(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行経路における時刻情報と位置情報を含むプローブ情報を収集して走行する移動体の交通状況を推定するものであって、前記移動体の現在走行経路に隣接しこれから走行する可能性の高い出力経路区間を抽出して前記出力経路区間上の過去の走行軌跡を前記プローブ情報から抽出し、前記移動体が走行している走行区間において収集した現在プローブ情報から得られる各地点の速度と前記走行区間において過去に収集蓄積した過去プローブ情報群から得た後方区間における各地点の速度分布を比較して地点ごとの地点速度の累積度数を算出し、地点ごとの累積度数間の相関の大きさに地点間速度分布の相関の大きさを仮定して、前記出力経路区間における過去プローブ情報群から得た前方区間における地点ごとの速度分布の累積度数と前記後方区間地点ごとの累積度数間の相関の近くに地点間速度分布の相関を仮定することによって現在走行区間の速度変化に各地点の速度分布を即応させ、前記前方区間の各地点の速度分布における各地点の速度を抽出して前記走行中の移動体の前方区間における渋滞状況を予測することを特徴とする交通状況推定方法。
【請求項２】
走行経路における時刻情報と位置情報を含むプローブ情報を収集して走行する移動体の交通状況を推定するものであって、前記移動体から送信されるプローブ情報を受信する通信手段と、過去に収集蓄積した過去プローブ情報群を記憶するプローブ情報データベースと、前記移動体の現在走行経路に隣接しこれから走行する可能性の高い出力経路区間を抽出して前記出力経路区間上の過去の走行軌跡を前記プローブ情報から抽出し、前記移動体が走行している走行区間において収集した現在プローブ情報から得られる各地点の速度と前記走行区間における過去プローブ情報群から得た各地点の速度分布を比較して地点ごとの地点速度の累積度数を算出し、地点ごとの累積度数間の相関の大きさに地点間速度分布の相関の大きさを仮定して、前記出力経路区間における過去プローブ情報群から得た前方区間における地点ごとの速度分布の累積度数と前記後方区間地点ごとの累積度数間の相関の近くに地点間速度分布の相関を仮定することによって現在走行区間の速度変化に各地点の速度分布を即応させ、前記前方区間の各地点の速度分布における各地点の速度を抽出して前記走行中の移動体の前方区間における渋滞状況を予測する交通状況推定手段とを具備することを特徴とする交通状況推定・提供システム。
【請求項３】
走行経路における時刻情報と位置情報を含むプローブ情報を収集して走行する移動体の交通状況を推定するものであって、センター設備から提供される過去に収集蓄積した過去プローブ情報群を受信する通信手段を備え、前記移動体の現在走行経路に隣接しこれから走行する可能性の高い出力経路区間を抽出して前記出力経路区間上の過去の走行軌跡を前記プローブ情報から抽出し、前記移動体が走行している走行区間において収集した現在プローブ情報から得られる各地点の速度と前記走行区間において過去に収集蓄積した過去プローブ情報群から得た各地点の速度分布を比較して地点ごとの地点速度の累積度数を算出し、地点ごとの累積度数間の相関の大きさに地点間速度分布の相関の大きさを仮定して、前記出力経路区間における過去プローブ情報群から得た前方区間における各地点ごとの速度分布の累積度数と前記後方区間地点ごとの累積度数間の相関の近くに地点間速度分布の相関を仮定することによって現在走行区間の速度変化に各地点の速度分布を即応させ、前記前方区間の各地点の速度分布における各地点の速度を抽出して前記移動体の前方区間における渋滞状況を予測する交通状況推定手段とを具備する車載端末。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プローブ情報を利用した交通状況推定方法及び交通状況推定・提供システムに係り、特に、移動体が収集した位置情報を利用して、交通状況を推定する方法、車載端末、及び交通状況を推定・提供するシステムに関わる。
【０００２】
なお、本願明細書では、移動体が収集する通過経路における時刻情報及び位置情報の二つの情報を、プローブ情報と定義する。また、プローブ情報を現在収集している移動体を、プローブカーと定義する。
【０００３】
【従来の技術】
車両が収集した位置情報（＝プローブ情報）を利用して、走行区間の道路渋滞情報を収集する方法は、特開平７−２９０９８号公報にあるように、車両から送信される速度情報および車両位置情報を基地に受信し、基地で統計的に演算処理することにより求める方法が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
プローブ情報を利用して渋滞状況を推定する方法において、プローブ情報収集端末の普及率が低い段階で従来の技術のように現在のプローブ情報のみを利用して渋滞状況を推定すると、渋滞状況を提供できるエリアが、プローブ情報を収集する移動体が現在移動しているエリアに限定されるという問題点があった。
【０００５】
よって本発明の目的は、プローブカーが現在未走行のエリアでの渋滞状況予測・推定を実現する交通状況推定方法を提供することである。
【０００６】
また本発明の他の目的は、プローブ情報と周辺の交通状況とを用いることによって、運転者の必要に応じた渋滞状況を予測する交通状況推定・提供システム及び車載端末を提供することである。
【０００７】
さらに本発明の他の目的は、提供する渋滞状況の信頼度を渋滞状況と合わせて告知することによって、システムの利用者が提示された交通状況の信頼性を判断可能となる交通状況推定・提供システムを提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の交通状況推定方法は、プローブ情報と過去から現在に渡って蓄積したプローブ情報群とを用いて、プローブカー前方区間における渋滞状況を予測することを特徴とする。
また、本発明の交通状況推定方法は、プローブ情報を用いてプローブカー後方から前方にかけてのプローブカー周辺の区間における渋滞状況を推定することを特徴とする。
本発明の交通状況推定方法を用いることで、プローブカーが現在未走行のエリアでの渋滞状況予測・推定を実現できる。
【０００９】
さらに、本発明の車載端末は、センター設備から周辺交通状況を受信する通信手段を備えて、該交通情報と自車両が収集したプローブ情報とを用いて自車両前方区間における渋滞状況を予測する交通状況推定手段を備える。
【００１０】
さらに、本発明の交通状況推定・提供システムは、渋滞状況を推定するとともに、渋滞状況を推定した区間における信頼度を算出し、推定した渋滞状況と信頼度とを交通状況として利用者に対して提示することを特徴とする。
本発明の交通状況推定・提供システム及び車載端末を用いることで、運転者の個々の必要に応じた渋滞状況を予測し、提供することができる。さらに本発明の交通状況推定・提供システムを用いることによって、提供する渋滞状況の信頼度を渋滞状況と合わせて告知し、システムの利用者が提示された交通状況の信頼性を判断可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明で扱うプローブ情報とは、実道路ネットワークを走行する車両によって計測される時刻、位置を含む情報である。プローブ情報を利用することによって道路渋滞情報を収集する装置は、例えば特開平７−２９０９８号にあるように知られている。また本発明では、実道路ネットワーク上を走行してプローブ情報を収集する車両をプローブカーとして定義する。プローブカーは、図２に示すようにプローブ情報を収集する手段を車両が備えていればよい。例えば、プローブ情報の記録及び通信手段を備えたナビゲーションシステムを搭載した車両、あるいは位置情報が特定可能な携帯電話を携行している車両もプローブカーとして含める。
【００１２】
本発明の第一の実施形態は、複数のプローブ情報を集約して、現在プローブカーが未走行のエリアに関する渋滞状況を推定する方法、渋滞状況を提供する方法、及び渋滞状況を推定、提供する交通状況推定・提供システムを示したものである。本発明の第一の実施形態を図面に従って説明する。
【００１３】
[第一の実施形態]
図１は本発明の第一の実施形態になるプローブ情報を利用して交通状況を推定し、交通状況を提供するシステムの概要図である。1は、プローブ情報を利用した交通状況推定・提供システム、101,102はプローブ情報を収集するプローブカー、104は、交通状況推定手段105とプローブ情報データベース（以下データベースをＤＢと省略）106と地図ＤＢ107とを備えるセンター設備装置、108,109,110は交通情報提供サービスを受ける利用者端末であり、108は交通情報受信手段を備える車載端末を備える車両、109は携帯型コンピュータ（以下ＰＤＡと省略）、110は携帯電話端末である。利用者端末108,109,110は、111で示す交通情報地図が表示可能であるとする。センターは通信手段122を備えており、プローブカーとセンター間は移動体通信網で結ばれていて、回線交換あるいはパケット通信による無線データ通信が可能であるとする。また、センターと利用者端末間も、通信網（放送を含む）あるいはインターネットで結ばれており、通信が可能であるとする。
【００１４】
図１のシステムにおいて、プローブ情報を収集、編集し、交通情報を提供するまでの過程を、情報の流れに従って説明する。プローブカー101,102はプローブ情報103を実道路ネットワーク上で収集し、センター設備装置104に送信する。センター設備装置104は、受信したプローブ情報をプローブ情報ＤＢ106に蓄積する。プローブ情報を蓄積することによってプローブ情報ＤＢ106は広範囲のエリアにおける実際の走行軌跡データベースとなる。さらにセンター設備装置104は、交通状況推定手段105で前方予測処理118、後方推定処理119を用いることによって、プローブ情報ＤＢ106中のプローブ情報群、及び地図ＤＢ107を参照して提供渋滞情報117を作成する。
【００１５】
利用者端末108,109,110は提供渋滞情報117をセンター設備装置104から取得して、交通情報地図111を表示する。交通情報地図111は、提供渋滞情報117の交通情報を地図上に表現したものである。交通情報地図111において、矢印112で表される線群は、近過去（例えば５分前から現在にかけての時間幅）で実際にプローブカーが走行した区間の走行軌跡を表し、現在走行軌跡と定義する。点線の領域113に含まれる矢印は、プローブカーがこれから走行する可能性の高い区間の走行軌跡を表し、前方予測と定義する。円形の領域114に含まれる区間は、近過去よりも前の時間（例えば１０分前から５分前にかけての時間幅）で実際にプローブカーが走行した区間での現在における渋滞状況を表し、後方推定と定義する。
【００１６】
現在走行軌跡112、前方予測113、後方推定114はそれぞれ提供渋滞情報117中の速度を基に色分けして表示する。例えば115に示すように、ある一定速度幅（例えば、時速０ｋｍから時速１５ｋｍ）を満たした区間を渋滞区間として色分けして表示する。また、図中には示していないが、渋滞には満たないが順調とは言い難い速度幅（例えば、時速１５ｋｍから時速３０ｋｍ）を満たした区間を混雑区間として色分けして表示する。また、現在走行軌跡112、前方予測113、後方推定114はそれぞれ提供渋滞情報117中の信頼度を基に表示方法を変更する。例えば信頼度に応じて色を薄くしたり、点滅表示にするなどの方法がある。
【００１７】
本発明の交通状況推定・提供システムを利用することによって、プローブカーが現在時刻において未走行の区間での渋滞状況を推定して提供することが可能となる。
【００１８】
以下、図１に示した交通状況推定・提供システムを構成するプローブカー、センター、利用者端末の詳細構成、及び処理フロー、データフォーマット等を、図２から図７及び図９から図１２を用いて説明する。
【００１９】
図２はプローブカーが搭載する車載端末の構成図である。201は情報収集処理205及び通信処理206を実行するプロセッサ、202はプローブ情報をセンターに送信する通信手段、203はプローブカーの位置を検出する位置検出手段、204はプローブ情報を記憶するメモリである。プロセッサ201は、例えばGPS(Global Positioning System)等を位置検出手段203として測位されたプローブカーの位置を、定周期ごとに情報収集処理205によって時刻とともにメモリ204に記録し、定周期、渋滞検出時、センターからの指示等、所定のタイミングで通信処理206を用いてプローブ情報をセンターに送信する。
【００２０】
図３は図１のセンターで蓄積するプローブ情報ＤＢ106のフォーマットである。センターは、プローブカーが送信した時刻、位置のプローブ情報とともに、方向、速度、平均速度を蓄積する。ここで平均速度の算出方法は、例えば、プローブカー側で速度の移動平均をとって算出しセンターに送信したもの、センター側で地図ＤＢ107とプローブカー側で収集した時刻、位置とを用いて走行経路に沿って算出したもの、あるいはプローブカー側で収集した速度をセンター側で平均化したもの等考えられる。上記算出方法は、プローブカー側、センター側の処理能力、機能分担によって異なる場合がある。
【００２１】
図４は図１の前方予測処理118のフローチャートである。フローチャートに従って前方予測処理の流れを説明する。まずプローブ情報ＤＢ106から、現在走行軌跡を抽出する(S401)。次に、抽出した現在走行軌跡を地図ＤＢ107の道路ネットワーク上にマップマッチングして現在走行経路を算出し、現在走行経路を基に前方予測交通情報118を算出する出力経路区間を地図ＤＢ107の道路ネットワークから抽出する。出力経路区間としては、現在走行経路に隣接し、プローブカーがこれから走行する可能性の高い経路を複数抽出する(S402)。次に、あらかじめ蓄積した出力経路区間上の過去の走行軌跡をプローブ情報ＤＢ106から抽出する(S403)。以上の処理で抽出した現在走行軌跡と過去走行軌跡とを対比して予測走行軌跡を算出する(S404)。また、予測走行軌跡の各位置における信頼度を算出する(S405)。S404及びS405の処理の詳細な説明は、図５、図６を用いて後述する。S404及びS405で算出した予測走行軌跡を図７に示すような提供渋滞情報のフォーマットに変換して前方予測渋滞情報120を出力する(S406)。S402で抽出した複数の経路に対して、同様に前方予測渋滞情報を算出する(S407)。
【００２２】
図５は前方予測処理における走行軌跡のフォーマットを表したものである。前述した現在走行軌跡、過去走行軌跡は、出力経路区間の始点を基準として各距離刻み幅（図５の例では10m）ごとの地点速度として表現する。プローブ情報が存在する距離の場所においては、プローブ情報の速度または平均速度を地点速度として用いる。プローブ情報が存在しない位置については、前後のプローブ情報の速度または平均速度を補完して地点速度とする。未走行地点の地点速度は、図５中で−を用いて表現している。未来走行軌跡については、地点速度だけでなく地点ごとの信頼度も算出する。
【００２３】
図６は走行軌跡ごとの距離-地点速度のグラフ(61)、地点ごとの地点速度分布の変化グラフ(62)、距離-信頼度のグラフ(63)である。グラフ61は、現在走行軌跡、複数の過去走行軌跡、及び予測走行軌跡を表現しており、501は現在走行軌跡、502〜505は過去走行軌跡、506は未来走行軌跡を表す。グラフ62は、グラフ61の横軸の距離に対応した地点速度分布の変化を表し、横軸に度数P(v)をとって各地点の地点速度分布を示したのが601〜605である。グラフ63は、各地点での信頼度の変化R(x)を表したものである。以下、図６を用いて予測走行軌跡（地点速度及び信頼度）の算出方法を述べる。
【００２４】
グラフ６１において、現在時点での走行軌跡は現在走行軌跡５０１で表され、この前方の区間が予測走行軌跡５０６を算出する対象区間となる。まず過去走行軌跡５０２〜５０５から各地点速度の統計的な分布６０１〜６０５を作成する。ここである過去走行軌跡の地点速度が地点速度分布中で６０７,６０８のような変化をしたとする。このとき地点速度分布６０１〜６０５中での地点速度変化６０７,６０８の累積度数（速度変化６０８に対して領域６１１〜６１５の各面積に相当する）を算出する。各地点間で累積度数の相関（例えば６１１と６１３の相関）が大きければ地点間の速度分布の相関が大きいと仮定して、後方地域の速度から前方地域の速度を算出できる。具体的には、現在走行軌跡５０１の地点速度分布中での変化が６０９のようになったとすると、それぞれの地点における各累積度数（地点速度分布６０１,６０３中での累積度数）を算出する。この地点ごとの累積度数間の相関が地点速度分布の相関と近ければ、現在走行軌跡の速度変化が地点速度分布の変化に即していると仮定して、分布中の速度を予測走行軌跡６１０として抽出することが可能となる。またグラフ６３に示した信頼度の関数Ｒ（ｘ）は、車両が現在走行している位置から遠くなるほど減少するように各地点間での速度分布の相関を考慮して設定する。各地点における関数Ｒ（ｘ）を求めることで、各地点における予測走行軌跡の信頼度を算出する。
【００２５】
後方推定の方法について図９及び図１０を用いて以下に説明する。
図９において、901はボトルネック、902はボトルネック901による待ち行列車両、903はプローブカー、904は後続車両である。ボトルネックは、交差点、サグ、トンネル、料金所など交通容量が上流部と比較して急激に低下する道路地点のことであり、したがって交通需要がある程度大きくなるとその上流部に向かって図９のように渋滞が発生しやすくなる。
【００２６】
図１０にプローブカー903が渋滞待ち行列に加わりボトルネックを通りぬけるまでに計測される速度変化の一例を示す。図１０において、1005は一定速度で走行している状態、1006は減速している状態、1007は停止している状態、及び1008は加速している状態を示している。停止状態1007の継続時間である1009は停止時間tw(=t2-t1)を示している。この停止時間twの間に図９の後続車両904が平均到着時間間隔taで待ち行列に加わるとすると、プローブカー903の後方（上流）にはtw/ta台の待ち行列が加わると推定することができる。さらに連続する２台の車両が停止した時の平均車頭距離L（車長と車間距離の平均値）を用いるとtw/taの待ち行列の長さはL・tw/taであることが推定される。この推定結果を用いると図９及び図１０において、時刻t1での渋滞状況はボトルネック901を先頭にプローブカー903の停止位置（GPS等により計測される）までが渋滞しており、時刻t2での渋滞状況はボトルネック901を先頭にプローブカー903の位置の後方（上流）L・tw/taの位置までが渋滞していることが推定され、リアルタイムに渋滞区間変化状況がわかる。ここに、停止時の平均車頭距離Lは予め定められる定数であり、大型車混入率等を用いて推定計算されるか、あるいは連続する２台のプローブカーによる位置情報などの実測データから求められるものである。後続車両の平均到着時間間隔taは、予め定められる定数でもよいが、精度を高めるにはリアルタイムの実測情報を用いる方がよい。リアルタイムの実測方法の例として次の２種類を挙げる。
【００２７】
(1)車両感知器の情報を用いる場合
ボトルネックの上流部に車両感知器が設置されている場合には、この計測情報を用いることによって平均到着時間間隔taを算出することができる。車両感知器は道路レーン上に設置されその直下に車両の存在があるかないかを刻々検知する装置である。計測例を図１１に示す。図１１において、車両を検知している間は出力値として１を出力し、検知しない間は０を出力することを示し、この場合には車両２台を検知している。この計測結果より２台の検知開始時刻t3及びt4の時刻差1101が平均到着間隔taに相当する。
(2)画像感知器情報を用いる場合
画像感知器は車両１台１台を検出・トラッキングする機能を持つので、連続する２台の車両の位置情報及び該位置情報の時間微分から求まる車両速度より平均到着間隔taを算出することができる。
【００２８】
また、上記実施例の場合、平均到着間隔がtaであることからボトルネック上流部における単位時間あたりの交通需要は1/taである。一方、ボトルネックにおける単位時間あたりの交通容量をCとすると、1/ta>Cの時は渋滞が延伸し、1/ta<Cの時は渋滞が解消することになる。ここで渋滞速度vは、
v = (1/ta  C)/k
で表すことができる。ここにkは車両の存在密度であり、渋滞で停止している場合には前記の停止時の平均車頭距離Lの逆数で求まるものである。
【００２９】
渋滞速度vが正の値の時は渋滞が延伸する方向（上流方向）、負の値の時は渋滞が解消する方向（下流方向）であることを示す。図１２に示すようにこの渋滞速度vと上述したリアルタイムの渋滞変化状況から近未来の時刻tにおける渋滞長J(t)を予測することができるようになる。この例は現時刻tにおける渋滞速度1201で近未来時刻tの渋滞長J(t)を線形予測した例であるが、過去の渋滞速度を統計的に処理した近未来予測方式であってもよい。
【００３０】
以上の方法で平均到着時間間隔taを定めるが、利用する方法により渋滞情報の精度が異なる。例えば、リアルタイム情報を利用して精度を高めた情報の信頼度を高めるなどして提供渋滞情報を作成する。
【００３１】
図７は提供渋滞情報のフォーマットである。前方予測処理によって算出した予測走行軌跡及び、後方推定処理によって算出した渋滞状況を図７のフォーマットに変換し、利用者端末に提供する。利用者端末が利用者に対して交通情報を提示する際には、この提供渋滞情報を図１に示した交通情報地図111の形式、簡略地図の形式、あるいは文字情報の形式に変換して提示する。
【００３２】
以上の例に示した本発明の交通状況推定・提供システムを用いることによって、現在時刻においてプローブカーが未走行の区間での渋滞状況を提供することが可能となる。また同時に信頼度を算出し、提示することによって本システムのユーザーは提示された渋滞状況の信頼性を自ら判断することが可能となる。
【００３３】
[第二の実施形態]
図８は本発明のプローブ情報を利用した交通状況推定・提供システムの第二の例である。本実施例は、プローブカー801がプローブカーと利用者端末を兼ねた例であり、プローブ情報をセンター104に送信するとともに提供交通情報117を受信する手段を備えた例である。交通情報地図811中で802はプローブカーの現在位置、803はプローブカーの前方予測走行軌跡である。
【００３４】
プローブカー801はプローブ情報103として自車両の走行軌跡を実道路ネットワーク上で収集し、センター設備装置104に送信する。センター設備装置104は、受信したプローブ情報をプローブ情報ＤＢ106に蓄積する。さらにセンター設備装置104は、交通状況推定手段105で前方予測処理118を用いることによって、プローブ情報ＤＢ106、及び地図ＤＢ107を参照して提供渋滞情報117を作成する。このとき前方予測処理118は、図４のフローチャートに従って前方予測渋滞情報120を作成するが、S402で出力経路区間を抽出する際にプローブカー801の前方に限定する。特にプローブカーが目的地を設定し、センターに送信した場合には、プローブカーの現在位置から目的地までを出力経路区間として限定することが可能である。プローブカー801は提供渋滞情報117をセンター設備装置104から取得して、交通情報地図811を表示する。交通情報地図811は、提供渋滞情報117の交通情報を地図上に表現したものである。
【００３５】
本実施例による交通状況推定・提供システムを用いることにより、プローブカー801は、プローブ情報を送信することによって渋滞情報を必要とする経路をセンター側で限定できるので、センター側で一度に提供渋滞情報を算出する負荷を低減することが可能となる。同時に提供渋滞情報の通信量が減少し通信負荷の低減に繋がる。またプローブカー801の運転者からみると、個々の必要に応じた渋滞情報提供サービスを享受することが可能となる。
【００３６】
[車載端末で渋滞状況を予測する例]
図１３は、本発明のプローブ情報を利用した交通状況推定手段を備える車載端末の例である。本実施例では、前方予測処理118を車載端末のプロセッサ1301によって行う部分に特徴がある。プロセッサ1301は、位置検出手段203で測位されたプローブカーの位置を、定周期ごとに情報収集処理205によって時刻とともにプローブ情報としてメモリ1304に記録する。また、通信手段1302は、センターで蓄積したプローブ情報ＤＢ106を周辺の交通状況として受信し、メモリ1304に登録する。プロセッサ1301は、メモリ中に記録された自車両のプローブ情報とセンターから受信したプローブ情報ＤＢとを用いて前方処理118を用いて、自車両前方の渋滞状況を予測して交通状況を推定する。前記交通状況を車両の運転者に提示することにより、運転者は自車両がこれから走行しようとする地域の渋滞情報提供サービスを享受することが可能となる。
【００３７】
本実施例ではプローブ情報ＤＢを周辺交通状況として利用することを想定しているが、メモリ1304中の周辺交通状況が図５に示したようなフォーマットに変換されていれば、VICS(Vehicle Information and Communication System)のような既存の交通情報提供システムによって車載端末が受信した交通状況を利用して前方予測することが可能である。また周辺交通状況を受信する通信手段1302としては、放送、狭域通信、携帯電話による通信など無線通信が可能であればよい。また、特に双方向の通信機能が実現できる場合、自車両の位置を送信することによって周辺交通状況のエリアを限定すること、自車両のプローブ情報をプローブ情報ＤＢ106に登録することが可能となる。
【００３８】
[提供渋滞情報を発信する通信システムの例]
図１４は、本発明の交通状況推定方法によって作成した提供交通情報を発信する通信システムの例である。1402〜1407は通信システムを表し、1402はHEO（長楕円軌道衛星）等の通信衛星、1403は放送局、1404は電波ビーコン等の狭域通信装置、1405はインターネット網、1406,1407はデジタル専用回線等の通信回線である。また1408〜1411は利用者端末及び利用者端末を搭載する移動体を表し、1408は据え置き型のディスプレイ装置、1409はインターネット網に接続したパソコン、1410はデータ通信及び画面表示が可能な携帯電話、1411は通信手段を備えたPDA、カーナビゲーション装置を搭載する車両である。
【００３９】
前述した交通状況推定方法によって作成された提供交通情報117は、通信装置1401を介し、通信システム1402〜1407を経由して、利用者端末1408〜1411に提供交通情報117を配信する。
【００４０】
本実施例では、提供交通情報を利用者端末に送信する例を示したが、図１３に示した実施例でプローブ情報ＤＢあるいは周辺交通状況を車載端末に送信する通信システムとして、本実施例に示した通信システムを利用することも可能である。
【００４１】
[利用者端末の例]
図１５は、本発明の一実施形態になる利用者端末の例である。1503は音声を出力するスピーカー、1504は画像、映像を出力するディスプレイ装置である。図１４の通信システムを介して送信された提供交通情報は、通信手段1501によって受信され、提示手段1502によって解釈されて、映像、画像、音声の表現をとって利用者1505に提示される。提供交通情報を表現した例としては、例えば図１に示した地図画面表示をディスプレイ装置1504に表示する方法がある。また「○×交差点から先500m混雑（予測により算出）」のようなメッセージをスピーカー1503によって音声で表現したり、ディプレイ装置1504に文字表示する方法がある。
【００４２】
【発明の効果】
本発明の交通状況推定方法を用いることで、プローブカーが現在未走行のエリアでの渋滞状況予測・推定を実現できる。
また本発明の交通状況推定・提供システム及び車載端末を用いることで、運転者の個々の必要に応じた渋滞状況を予測し、提供することができる。
さらに本発明の交通状況推定・提供システムを用いることによって、提供する渋滞状況の信頼度を渋滞状況と合わせて告知し、システムの利用者が提示された交通状況の信頼性を判断可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  第一の実施形態になるプローブ情報を利用した交通状況推定・提供システムの例。
【図２】  図１の実施形態におけるプローブカーが搭載する車載端末。
【図３】  図１の実施形態におけるプローブ情報データベースのフォーマット。
【図４】  図１の実施形態における前方予測処理のフローチャート。
【図５】  前方予測処理における走行軌跡のフォーマット。
【図６】  本発明の前方予測処理の説明グラフ。
【図７】  提供渋滞情報のフォーマット。
【図８】  プローブ情報を利用した交通状況推定・提供システムの第二の例。
【図９】  後方推定処理を説明するプローブカーと渋滞。
【図１０】  プローブカーが渋滞待ち行列に加わりボトルネックを通りぬけるまでに計測される速度変化の一例。
【図１１】  車両感知器の計測データ例。
【図１２】  経過時刻と渋滞長の関係。
【図１３】  本発明のプローブ情報を利用した交通状況推定手段を備える車載端末及び交通状況推定・収集システムの例。
【図１４】  本発明の交通状況推定方法によって作成した提供交通情報を発信する通信システムの例である。
【図１５】  本発明の一実施形態になる利用者端末の例。
【符号の説明】
1, 8, 13…交通状況推定・提供システム
101, 102, 801, 903…プローブカー
104…センター設備
108, 1411…利用者端末を搭載する車両
109…PDA
110, 1410…携帯電話
111, 811…提供交通情報を表示した交通情報地図
61…プローブカーの走行軌跡ごとの距離-地点速度のグラフ
62…地点ごとの地点速度分布
63…予測処理における距離-信頼度グラフ
1408…据え置き型ディスプレイ装置
1409…パーソナルコンピュータ
【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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