(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路のインフラ設備から、ある区間の走行所要時間実績値を取得する走行所要時間実績値取得手段と、
前記走行所要時間実績値を用いて過去の走行所要時間の時間的推移である走行所要時間パターンを作成すると共に、作成された走行所要時間パターンを多項式近似モデルによりフィルタリング処理し、滑らかな走行所要時間パターンを得る走行所要時間パターン作成手段と、
この走行所要時間パターン作成手段によって作成された過去の走行所要時間パターンを蓄積する走行所要時間パターン蓄積手段と、
この走行所要時間パターン蓄積手段に蓄積されている走行所要時間パターンの中から、前記走行所要時間実績値取得手段により取得されフィルタリングされた当日の走行所要時間データと最も似ている類似走行所要時間パターンを抽出する類似走行時間パターン抽出手段と、
この抽出された過去の類似走行所要時間パターンを用いて、当日の演算時刻を出発時刻として前記区間の走行所要時間を予測する走行所要時間予測値演算手段と、
を備えたことを特徴とする走行所要時間予測装置。
【請求項２】
道路のインフラ設備から、ある区間の走行所要時間実績値を取得する走行所要時間実績値取得手段と、
前記走行所要時間実績値を用いて過去の走行所要時間の時間的推移である走行所要時間パターンを作成すると共に、作成された各走行所要時間パターンの最大値を揃える正規化を行い、正規化された走行所要時間パターンを得る走行所要時間パターン作成手段と、
この走行所要時間パターン作成手段によって作成された過去の走行所要時間パターンを蓄積する走行所要時間パターン蓄積手段と、
前記走行所要時間実績値取得手段により取得された当日の走行所要時間データについて予測時点から過去の所定時間範囲を設定し、その時間範囲の中間点における走行所要時間値と、正規化された過去の走行所要時間パターンの対応する時間範囲における中間点における正規化された値との比を求め、この比により正規化されたデータを換算してスケール合わせを行い、前記走行所要時間パターン蓄積手段に蓄積されている走行所要時間パターンの中から最も似ている類似走行所要時間パターンを抽出する類似走行時間パターン抽出手段と、
この抽出された過去の類似走行所要時間パターンを用いて、当日の演算時刻を出発時刻として前記区間の走行所要時間を予測する走行所要時間予測値演算手段と、
を備えたことを特徴とする走行所要時間予測装置。
【請求項３】
道路のインフラ設備から、ある区間の走行所要時間実績値を取得する走行所要時間実績値取得手段と、
前記道路の交通流をシミュレーションして前記区間の走行所要時間パターンを仮想的に作成する交通流シミュレータと、
この交通流シミュレータによって作成された仮想の走行所要時間の時間的推移である走行所要時間パターンを蓄積する走行所要時間パターン蓄積手段と、
この走行所要時間パターン蓄積手段に蓄積されている走行所要時間パターンの中から、前記走行所要時間実績値取得手段により取得された当日の走行所要時間データと最も似ている類似走行所要時間パターンを抽出する類似走行時間パターン抽出手段と、
この抽出された過去の類似走行所要時間パターンを用いて、当日の演算時刻を出発時刻として前記区間の走行所要時間を予測する走行所要時間予測値演算手段と、
を備えたことを特徴とする走行所要時間予測装置。
【請求項４】
走行所要時間予測値演算手段は、走行所要時間実績値から得られる走行所要時間変化率に基いて予め設定された制限値を用いて、この制限値から外れる走行所要時間予測値を補正することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載の走行所要時間予測装置。
【請求項５】
走行所要時間実績値取得手段は、道路のインフラ設備である有料道路の料金所における料金収受システムで得られる、ある区間の走行所要時間実績値を取得することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載の走行所要時間予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路交通管制システムに用いられ、有料道路の料金収受システムデータ等を用いて、ある区間の走行所要時間を予測する走行所要時間予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、走行所要時間（ある地点から他のある地点までを走行する時間）に関する情報は、道路に設置されている車両感知器等のセンサから得られる空間平均速度情報などから求めていた。
【０００３】
車両感知器を利用した場合、対象道路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、これら車両感知器で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。そして、この単位区間の走行所要時間を合計するなどして、対象区間の走行所要時間を求めていた。
【０００４】
この他に、対象区間の両端において、走行車両のナンバーを撮像して画像認識し、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、車両感知器やナンバー撮像装置などのセンサを用いる方法では、これらセンサが設置されていない路線には全く適用できない。また、設置されていても、センサによっては路線上に密に配置されていないと利用価値のある走行所要時間を得ることができないことがあった。
【０００６】
そこで、新たにセンサの設置を要することなく走行所要時間を得る方法として、有料道路の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。
【０００７】
しかし、現段階において、この方法では、「現在どれくらいの走行所要時間がかかる」という実績値を演算し、これを基に走行所要時間を作成しているに過ぎない。すなわち、走行所要時間情報の提供時点から未来の道路状況を考慮しておらず、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てしまう。
【０００８】
これらに対し、有料道路の料金収受システムから得られるデータを用いた類似パターン検索による走行所要時間予測方法が新たに提案されている。この方法は、料金収受システムから得られるデータにより当日の走行所要時間実績値を演算し、この当日の走行所要時間実績値を用いて、過去の走行所要時間パターンから類似パターンを検索し、この類似パターンを用いて当日の走行所要時間を予測する方法である。
【０００９】
この方法では、類似パターン検索を行うことから、ある程度、過去の走行所要時間パターンが蓄積されていないと利用が不可能である。また、予測精度が蓄積された過去の走行所要時間パターンに依存してしまう傾向があった。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
このように、料金収受システムからのデータを用いた類似パターン検索による走行所要時間予測方法であっても、走行所要時間パターンを多数蓄積する必要があったり、予測精度が蓄積された過去の走行所要時間パターンに依存する、などの問題があった。
【００１１】
本発明の目的は、走行所要時間パターンの作成手法を改良したことにより、適用や予測精度が走行所要時間パターンや、その蓄積量に多く依存することのない走行所要時間予測装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の走行所要時間予測装置は、道路のインフラ設備から、ある区間の走行所要時間実績値を取得する走行所要時間実績値取得手段と、前記走行所要時間実績値を用いて過去の走行所要時間の時間的推移である走行所要時間パターンを作成すると共に、作成された走行所要時間パターンを多項式近似モデルによりフィルタリング処理し、滑らかな走行所要時間パターンを得る走行所要時間パターン作成手段と、この走行所要時間パターン作成手段によって作成された過去の走行所要時間パターンを蓄積する走行所要時間パターン蓄積手段と、この走行所要時間パターン蓄積手段に蓄積されている走行所要時間パターンの中から、前記走行所要時間実績値取得手段により取得されフィルタリングされた当日の走行所要時間データと最も似ている類似走行所要時間パターンを抽出する類似走行時間パターン抽出手段と、この抽出された過去の類似走行所要時間パターンを用いて、当日の演算時刻を出発時刻として前記区間の走行所要時間を予測する走行所要時間予測値演算手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の走行所要時間予測装置は、道路のインフラ設備から、ある区間の走行所要時間実績値を取得する走行所要時間実績値取得手段と、前記走行所要時間実績値を用いて過去の走行所要時間の時間的推移である走行所要時間パターンを作成すると共に、作成された各走行所要時間パターンの最大値を揃える正規化を行い、正規化された走行所要時間パターンを得る走行所要時間パターン作成手段と、この走行所要時間パターン作成手段によって作成された過去の走行所要時間パターンを蓄積する走行所要時間パターン蓄積手段と、前記走行所要時間実績値取得手段により取得された当日の走行所要時間データについて予測時点から過去の所定時間範囲を設定し、その時間範囲の中間点における走行所要時間値と、正規化された過去の走行所要時間パターンの対応する時間範囲における中間点における正規化された値との比を求め、この比により正規化されたデータを換算してスケール合わせを行い、前記走行所要時間パターン蓄積手段に蓄積されている走行所要時間パターンの中から最も似ている類似走行所要時間パターンを抽出する類似走行時間パターン抽出手段と、この抽出された過去の類似走行所要時間パターンを用いて、当日の演算時刻を出発時刻として前記区間の走行所要時間を予測する走行所要時間予測値演算手段とを備えた構成でもよい。
【００１４】
また、本発明の走行所要時間予測装置は、道路のインフラ設備から、ある区間の走行所要時間実績値を取得する走行所要時間実績値取得手段と、前記道路の交通流をシミュレーションして前記区間の走行所要時間パターンを仮想的に作成する交通流シミュレータと、この交通流シミュレータによって作成された仮想の走行所要時間の時間的推移である走行所要時間パターンを蓄積する走行所要時間パターン蓄積手段と、この走行所要時間パターン蓄積手段に蓄積されている走行所要時間パターンの中から、前記走行所要時間実績値取得手段により取得された当日の走行所要時間データと最も似ている類似走行所要時間パターンを抽出する類似走行時間パターン抽出手段と、この抽出された過去の類似走行所要時間パターンを用いて、当日の演算時刻を出発時刻として前記区間の走行所要時間を予測する走行所要時間予測値演算手段とを備えた構成でもよい。ことを特徴とする走行所要時間予測装置。
【００１５】
本発明では、走行所要時間予測値演算手段は、走行所要時間実績値から得られる走行所要時間変化率に基いて予め設定された制限値を用いて、この制限値から外れる走行所要時間予測値を補正する。
【００１６】
また、本発明では、走行所要時間実績値取得手段は、道路のインフラ設備である有料道路の料金所における料金収受システムで得られる、ある区間の走行所要時間実績値を取得する。
【００１９】
これらの発明では、走行所要時間パターンを作成するに当り、作成されたパターンをフィルタリングしたり、正規化したり、あるいは道路交通流シミュレータによりシミュレーションした結果に基づいてパターンを作成したりしているので、パターンの小刻みな振動に影響されることなく、また、比較的少ないパターンにより類似検索が可能であり、さらに、運用開始時のように過去の実績データがない場合でも予測が可能になる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による走行所要時間予測装置の一実施の形態を図面を参照して説明する。
【００２１】
始めに、本発明の基本的構成を図1を用いて説明する。
【００２２】
１１は走行所要時間実績値取得手段（以下、実績値取得手段と呼ぶ）で、対象道路のインフラ設備によって得られる情報から、対象道路の全区間または対象道路を構成するある区間の走行所要時間実績値を取得する。インフラ設備としては車両感知器等の路側のインフラセンサや、個々の車両に関して有料道路の料金所通過時刻がわかる料金収受システム等がある。また、将来的には、路車間通信により車両から走行所要時間が得られるようになれば、これを利用する。
【００２３】
１２は走行所要時間パターン作成手段（以下、パターン作成手段と呼ぶ）で、実績値取得手段１１によって得られた走行所要時間実績値を用い、図４で示すような、走行所要時間の1日における時間的推移を表すパターンを作成する。最も簡単なパターン作成方法は、１日分の走行所要時間実績値を蓄積し、ある時間間隔（例えば、５分間隔）毎に移動平均をとり、その時間間隔の代表的な走行所要時間としてプロットする。
【００２４】
ただし、高速道路などの有料道路では、サービスエリアやパーキングエリアが存在し、休憩のためにそこに長期停車する車両が生じる。この場合、通常とは異なる走行所要時間とみなされるデータが、走行所要時間実績値として取得されてしまう。これに対しては、統計処理等を用いて特異データを除去した後のデータを使用すればよい（大場、上野、桑原：「磁気式通行券データを利用した高速道路旅行時間演算方法に関する研究」、生産研究（東京大学生産技術研究所報），Vol．51，No．2，（1999-2）参照）。
【００２５】
本発明では、パターン作成に当たり、フィルタリングしたり、正規化したり、シミュレーションデータに基づいて作成したりしているが、これらについては後述する。
【００２６】
１３は走行所要時間パターン蓄積手段（以下、パターン蓄積手段と呼ぶ）で、パターン作成手段１２で作成された走行所要時間パターンを過去の走行所要時間パターンとして蓄積する。蓄積の方法としては、各走行所要時間パターンをデータベース化し、計算機のＨＤＤに保存する等、検索時に利用可能な方法で保存すればよい。
【００２７】
ここで、蓄積する走行所要時間パターンとして、演算された走行所要時間パターンをすべて蓄積することが考えられる。このほかに、似通った走行所要時間パターンは一つとしたり、曜日ごとの代表パターン（１〜数パターン）を蓄積することでもよい（特開2001-126180「走行所要時間情報演算システム」参照）。
【００２８】
１４は類似走行所要時間パターン抽出手段（以下パターン抽出手段と呼ぶ）で、パターン蓄積手段１３に蓄積された過去の走行所要時間パターンと、実績値取得手段１１で取得された当日の走行所要時間データとを用い、過去の走行所要時間パターンの中から最も当日の走行所要時間データと類似している走行所要時間パターンを抽出する。この場合、当日の走行所要時間データとしては、当日得られた走行所要時間実績値を計算機のメモリ内に記憶させておき、予測演算時点から過去（予測演算時点以前）数時間分のデータを利用すればよい。
【００２９】
抽出方法として最も簡単な方法には、当日の走行所要時間データと蓄積された過去の走行所要時間パターンとの二乗誤差に注目し、二乗誤差が最も小さいパターンを最も類似したパターンと考える方法（特開2001-126180「走行所要時間情報演算システム」参照）があるので、これを用いればよい。
【００３０】
15は走行所要時間予測値演算手段（以下、予測値演算手段と呼ぶ）で、パターン抽出手段１４によって抽出された類似パターン、すなわち、当日の走行所要時間データにもっとも類似した走行所要時間パターンを使用して、予測当日の演算時刻に出発する、出発地点から目標地点までに必要であろう走行所要時間を予測演算する。
【００３１】
この予測値演算について説明する。
【００３２】
前記実績値取得手段１１で入手された走行所要時間実績値は、実績値入力時点で走行車両は目標地点を通過しており、得られた出発地点から目標地点までの走行所要時間は、過去の走行所要時間である場合が多い。これを到達走行所要時間と呼ぶ。
【００３３】
これに対し、出発地点通過時刻において、目標地点までの走行に必要な走行所要時間を出発走行所要時間と呼ぶ。通常、出発走行所要時間は、将来走行するために必要な走行所要時間（予測値）になるため、予測値演算時点では未だ求められていず、利用できるデータは到達走行所要時間のみである。
【００３４】
この到達走行所要時間と出発走行所要時間との関係を図３で説明する。現時点ｔにおいて、車両Ｂは目標地点に到達している。この車両Ｂの出発地点通過時刻ｔｐは既知であり、出発地点から目標地点に到達するまでの到達走行所要時間Ｔａは現時点ｔにおける実績値として利用できる。
【００３５】
これに対し、車両Ａは現時点ｔにおいて出発地点を出発するところであり、目標地点に到達する時刻ｔｆは未知である。したがって、この目標地点に到達するまでの走行所要時間、すなわち、出発走行所要時間Ｔｓも未知であり、現時点ｔでは利用できない。この出発走行所要時間Ｔｓが現時点ｔでわかれば予測値となる。
【００３６】
予測値演算手段15は、対象となる区間の出発時刻（現時点ｔに相当）において、目標地点に到達するまでの走行所要時間（出発走行所要時間Ｔｓに相当）を予測する。すなわち、パターン抽出手段１４によって抽出された、当日の走行所要時間データにもっとも類似した走行所要時間パターンを使用して、予測当日の演算時刻に出発する、出発地点から目標地点までに必要であろう走行所要時間を予測演算する。
【００３７】
ここで、当日の演算時刻までに得られた走行所要時間データは到着走行所要時間であり、抽出された過去の類似走行所要時間パターンもそれぞれ到着走行所要時間である。求めようとする走行所要時間予測値は、出発地点にて、目標地点まで走行するのに演算時点からどれだけの走行所要時間がかかるかの値である。したがって、抽出された類似走行所要時間パターンから出発走行所要時間を演算することで、走行所要時間予測値が求められる。
【００３８】
このためには、抽出された類似走行所要時間パターンの値を、当日の走行所要時間データの時刻に対応させて、出発地点の通過時刻に並び直せばよい。この抽出されたパターンは、１日分の走行所要時間の推移を持っており、各時刻において、その時刻の走行所要時間をさかのぼれば出発時刻が求められる。したがって演算時刻に対応する出発時刻を特定することにより、前記パターンの値から演算時刻における出発走行所要時間（走行時間予測値）が求められる（特開2001-1216180「走行所要時間情報演算システム」参照）。
【００３９】
前記パターン作成手段１２では、前述のように、実績値取得手段１１によって得られた走行所要時間実績値を用い、図４で示すような、走行所要時間の1日における時間的推移を表すパターンを作成する。なお、図の例では後述する料金収受システムデータを用いてパターンを作成した。
【００４０】
このように、各時間間隔における走行所要時間実績値の代表値を用いてパターンを作成した場合、図４（ａ）で示すように小刻みな振動が発生する。このような小刻みな振動があると、予測当日の走行所要時間データとの二乗誤差によって類似パターン抽出する際、パターンの概形が類似していても振動の位相がずれることによって二乗誤差が大きくなり、正しい類似パターンの抽出ができなくなってしまう。
【００４１】
そこで、このような小刻みな振動をなくすため、作成されたパターンに対しフィルタリング処理を施し、図４（ｂ）で示すように、小刻みな振動の少ない滑らかなパターンを作成する。
【００４２】
フィルタリング処理については、走行所要時間パターンの概形に近似した多項式近似モデルを利用する。図４の例では、多項式近似モデルによるフィルタリングを用いた。多項式近似モデルは、周知のように関数近似であるため、より滑らかなフィルタリングが可能であり、振動の殆ど無い滑らかなパターンを得ることができる。
【００４３】
このように、走行所要時間パターンをフィルタリングし、小刻みな振動を除去して作成したので、走行所要時間パターンの小刻みな変化に左右されることなく、パターン抽出手段１４によって類似した走行所要時間パターンを抽出できる。その結果、より高精度の走行所要時間予測が可能となる。
【００４４】
なお、パターン抽出手段１４による抽出時、抽出されるパターン側だけでなく、抽出基準となる予測当日の走行所要時間データにフィルタリング処理を施しておく。このようにすると予測当日の走行所要時間データに小刻みな変化が発生した場合でも、精度よく走行所要時間を予測することができる。
【００４５】
また、パターン作成手段１２により走行所要時間実績値を用いて走行所要時間の１日における時間的推移を表すパターンを作成する際、図５（ａ）で示すように、作成された各パターンの、渋滞ピークにおける走行所要時間に多少のずれが生じる。このようにずれが生じると、ずれが原因で、類似パターン検索の際、最も類似したパターンの抽出ができない場合がある。すなわち、類似パターン検索を行う場合、蓄積した走行所要時間パターンの中に似通ったパターンが存在しなければならないが、このようなずれがある場合、精度よく走行所要時間を予測するためには多くの走行所要時間パターンが必要になる。
【００４６】
そこで、上述したようなずれをなくすために、走行所要時間パターンを正規化したパターンを作成する。正規化することにより、図５（ｂ）で示すように、各パターンの最大値がそろい、ずれがなくなるので、走行所要時間パターンが少なくても精度のよい類似パターンの抽出が可能になる。
【００４７】
正規化の手法としては、各パターンの最大値側のみを正規化する方法がある。この場合は、走行所要時間パターンの最大値で、走行所要パターンの全データを除算し、１以下のデータとすればよい。最大値側のみを正規化した場合、走行所要時間パターンのゆがみを比較的少なくすることが可能であり、渋滞時間帯のみ正規化の有効性を取り入れることができる。図５は、同図（ａ）で示す各パターンの最大値側を正規化し、同図（ｂ）で示すように、最大値をそろえた状態を示している。
【００５０】
また、走行所要時間パターンは、パターン作成手段１２により走行所要時間実績値を用いて作成されるが、実際のシステム導入時には走行所要時間実績値がないために走行所要時間パターンを作成できない場合がある。このような場合には、道路交通流シミュレータを用い、仮想交通流により仮想的に走行所要時間パターンを作成する。
【００５１】
道路交通流シミュレータとしては、例えば、車両１台１台の挙動を模擬するミクロ交通流シミュレータを利用する（この道路交通流シミュレータについては、文献「やさしい交通シミュレーション」社団法人交通工学研究会編、丸善株式会社刊行を参照）。
【００５２】
このようなシミュレータを用い、例えば、需要交通量や車種（大型車、小型車等）の割合、出発地点及び目標地点、道路の形状や勾配などの路線状況、平均速度等を設定することにより、出発地点から目標地点までの走行所要時間を仮想的に得ることができる。したがって、この仮想走行所要時間を用いて走行所要時間パターンを仮想的に作成できる。
【００５３】
この際、少しでも走行所要時間実績値が入手できる場合は、これらをもとに道路交通流の特性を解析し、道路交通流シミュレータのパラメータに反映させることで、より有効な走行所要時間パターンの作成が可能となる。
【００５４】
このように、道路交通流シミュレータを用いることにより、システム導入時のように、走行所要時間実績値がなかったり、少なかったりする場合でも、有効な走行所要時間パターンを得ることができる。
【００５５】
このようにして作成された走行所要時間パターンは、パターン蓄積手段１３に蓄積され、パターン抽出手段１４により、実績値取得手段１１で取得された当日の走行所要時間データに最も類似しているパターンが抽出される。抽出方法としては、前述したように、当日の走行所要時間データと蓄積された走行所要時間パターンとの二乗誤差が最も小さいパターンを最も類似したパターンと考え、抽出する。
【００５６】
ここで、蓄積された走行所要時間パターンとして正規化処理を行ったパターンを使用する場合、そのパターンは０〜１の範囲であるため、予測当日の走行所要時間データとスケールを合わせる必要がある。このスケール合わせについて図６により説明する。
【００５７】
図６（ａ）において、パターン蓄積手段１３には複数の正規化処理された走行所要時間パターンＰ１〜Ｐ４が蓄積されており、これらと予測当日のこれまでの走行所要時間データＤとが比較される。例えば、走行所要時間パターンＰ１と比較する場合を説明すると、パターンＰ１は正規化処理されているため、その大きさは０〜１の範囲である。これに対し、比較対象である当日の走行所要時間データＤは所要時間そのものの値であり、このままでは比較できない。
【００５８】
そこで、スケール合わせを行うが、この場合類似パターン検索を行う時間範囲Ｔｒを設定し、図６（ｂ）で示すように、その中間点のデータのスケールを合わせる。図６（ｂ）の例では、類似パターン検索を実施している時間範囲の中間点の比、及び、この時間範囲の両端のデータは次のようになる。
【００５９】
・中間点    Ｐ１:0.5、  Ｄ:20、  Ｄ／Ｐ１:40
・最も過去  Ｐ１:0.2→（スケール合わせ後）:0.2×40=8   Ｄ:5
・予測時点  Ｐ１:0.9→（スケール合わせ後）:0.9×40=36  Ｄ:30
ここで、当日の走行所要時間データＤは、当日得られた走行所要時間実績値のうち、予測時点から過去数時間（Ｔｒ）分のデータを利用する。演算処理としては、予測当日のデータＤ及びパターンＰ１について、比較範囲Ｔｒの各中間点における値の比Ｄ／Ｐ１を求め、この比を用いて、比較範囲のデータがこの比率となるようにスケール合わせを行う。
【００６０】
図６（ｂ）の例では、パターンＰ１の中間点の値が0.5、当日データＤの中間点の値が20、これらの比Ｄ／Ｐ１は40である。この比を用いてスケール合わせすると、最も過去（図の左端）ではパターンＰ１の値が0.2なので、これに比率40を乗算してスケール合わせ後の値8を得る。したがって、パターンＰ１の値8と当日データＤの値5とが比較される。同様に、予測時点（図の右端）では、パターンＰ１の値が0.9なのでスケール合わせ後の値は36となり、この値36が当日データＤの30と比較される。
【００６１】
このように予測演算時点においてスケール合わせを行いながら各パターンと当日のデータとを比較し、二乗誤差の最も少ないパターンを最も類似したパターンとして抽出する。
【００６２】
抽出された走行所要時間パターンは、当日の演算時点までの走行所要時間データに最も類似しているが、いわば目的地点を通過した時刻で並べられた過去の走行所要時間実績値といえる。ドライバに与える走行所要時間情報として最も望まれる情報は出発地点において、今後目的地までどのくらいの走行所要時間がかかるかの予測情報である。したがって、この走行所要時間の予測値を演算し、情報として出発地である入口料金所等でドライバに提供されることが望ましい。
【００６３】
予測値を演算するために、走行所要時間予測手段１５は、前述のように、抽出された走行所要時間パターン（過去の走行所要時間実績値を目的地の通過時刻順に並べたもの）を出発地点の通過時刻順に並べ直す。この出発地点通過時刻順に並べ直された走行所要時間パターンを用いれば、予測時点に対応する時刻の走行所要時間が、出発時の走行所要時間の予測値として求められる。
【００６４】
この走行所要時間予測手段１５による予測演算において、抽出された類似走行所要時間パターンの類似度が低いと、実際にはありえない走行所要時間予測値が演算されることがある。そこで実際の走行所要時間実績値の時間的推移から、その変化分のリミットがわかるので、このリミットを制限値TrLimitとして予め設定しておき、以下に示す操作により走行所要時間の補正を行う。
【数１】
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この結果、制限値TrLimitを超える実際にはありえない走行所要時間予測結果は補正されるので、極端な予測値の変化を防止して、実際の時間的推移に即した走行所要時間予測値を得ることができる。
【００６５】
図７は実際の予測値演算例を示している。この例は同じ月の１７日分の蓄積された走行所要時間パターン（最大値のみで正規化したもの）を利用して予測値を演算したものである。また、予測値に対する時間的推移を考慮した補正も実施している。図から明らかなように、実績と予測値との誤差は最大でも５分以内に収まっており、正確な予測が行われたことを示している。
【００６６】
図２の実施の形態は、走行所要時間実績値を、有料道路１７の料金所１８で得られる料金収受データから取得する場合を示している。
【００６７】
図２における料金収受システム１９は、対象となる有料道路１７の入口及び出口に設けられた料金所からのデータを収集して、走行車両の車種（大形・小形等）や走行距離に応じた走行料金を収受すべく所定の処理を行う。
【００６８】
料金収受システムデータ取得手段（以下、データ取得手段と呼ぶ）２０は、料金収受システム１９で得られる料金収受システムデータを取得する。料金収受システムデータとしては、車両毎の入口通過時刻（出発地点通過時刻）、出口通過時刻（目標地点通過時刻）、車種等である。
【００６９】
なお、料金収受システム１９が、現状の磁気通行券による料金収受システムであれば磁気式通行券から得られるデータを利用すればよい。また、料金収受システム１９として、将来的にＥＴＣ（ノンストップ自動料金収受システム）の利用率が高くなれば、ＥＴＣから得られる料金収受システムデータを用いればよい。
【００７０】
料金収受システムデータ蓄積手段(以下、データ蓄積手段と呼ぶ)２１は、データ取得手段２０によって取得された料金収受システムデータを蓄積する。蓄積の方法としては、計算機のメモリやハードディスク等の記録媒体に時系列的に保存すればよい。
【００７１】
走行所要時間実績値演算手段（以下、実績値演算手段と呼ぶ）２２は、データ蓄積手段２１に蓄積された料金収受システムデータを使用し、各料金所間の走行所要時間実績値を演算する。すなわち、データ蓄積手段２１に蓄積された入口料金所通過時刻と出口料金所通過時刻を基に、次式により各料金所間の走行所要時間実績値を演算する。
【００７２】
走行所要時間実績値＝出口料金所通過時刻−入口料金所通過時刻
ここまでが走行所要時間実績値の取得に関する内容であり、これ以降は、図１で示した例と同様である。すなわち、パターン作成手段１３によって、１日の走行所要時間実績値の時間的推移である走行所要時間パターンを作成し、パターン蓄積手段１３に蓄積し、パターン抽出手段１４によって類似パターンを抽出し、走行所要時間予測手段１５によって走行所要時間を予測演算する。
【００７３】
ここで、出口料金所通過時刻と入口料金所通過時刻との差によって走行所用時間実績値を算出した場合、特異データの存在について考慮する必要がある。すなわち、有料道路にはサービスエリアやパーキングエリアがある場合が多く、これらで休憩のため長時間停車した場合、この車両の走行所要時間は通常より極端に長い特異データとなる。この特異データは統計手法などを用いることにより除去できるので、特異データ除去後のデータを用いる（特開2000-259983、特開2000-285372参照）。
【００７４】
このように、料金収受システムによって得られるデータを用いるので、新しくインフラセンサを増設する必要はなく、料金収受システムを有する有料道路のすべてに、類似パターン検索による走行所要時間予測手法を適用することができる。
【００７５】
上記実施の形態では、走行所要時間実績値を取得するためのインフラ設備として、有料道路の料金収受システムやＥＴＣなどを例示したが、ＡＶＩシステム（自動車両認識システム）においても、任意の２点間の通過時刻が入手可能であれば、本発明を適用可能である。
【００７６】
また、将来的には路車間通信システム等、走行所要時間実績値が得られるインフラ設備が整備されており、任意の２点間の走行所要時間が利用可能であれば本発明を同様に適用できる。
【００７７】
なお、上記実施の形態において、走行所要時間の正規化や、道路交通流シミュレータの利用により走行所要時間パターンを作成する場合を説明したが、これらは蓄積された走行所要時間パターンが少ない場合を想定したものであり、充分な量の走行所要時間パターンが存在する場合は、これらの手法を省略しても充分な精度の予測が可能である。
【００７８】
【発明の効果】
本発明によれば、走行所要時間パターンの作成手法を改良したので充分な予測精度を持って所定区間の走行所要時間を的確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による走行所要時間予測装置の一実施の形態を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の他の実施の形態を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明における出発走行所要時間と到着走行所要時間との関係を説明する概念図である。
【図４】本発明で使用する走行所要時間パターンの特性図であり、（ａ）は小刻みな振動のあるパターンを示し、（ｂ）はフィルタリング後の滑らかなパターンを示している。
【図５】本発明で使用する走行所要時間パターンの特性図であり、（ａ）は正規化前、（ｂ） は正規化後を示している。
【図６】本発明における類似パターン抽出処理を説明する概念図であり、（ａ）は蓄積パターンと当日の走行所要時間データとの関係を示し、（ｂ）はスケール合わせの過程を示している。
【図７】本発明による走行所要時間予測結果と実績との関係を示す特性図である。
【符号の説明】
１１    走行所要時間実績値取得手段
１２    走行所要時間パターン作成手段
１３    走行所要時間パターン蓄積手段
１４    走行所要時間パターン抽出手段
１５    走行所要時間予測手段
１７    有料道路
１８    料金所
１９    料金収受システム
２０    料金収受システムデータ取得手段
２１    料金収受システムデータ蓄積手段
２２    走行所要時間実績値演算手段
【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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