【第 26 回土木計画学研究発表会講演集 岩手大学 2002 年 11 月】

走行イベント単位でのプローブデータ記録方式の効用*
The Advantage of Event-Periodic Data Recording for Probe Vehicle System*
堀口良太**
By Ryota HORIGUCHI**

空間分布を推計したりする目的で採用される．しかし

１．はじめに本稿では，各種の道路交通状況に関する情報を取得ながら，この方式では自然とデータ量が増加するため，するためのプローブ情報システムで，効率的でかつ有多数のプローブを運用するシステム形態では，データ効なデータ記録方式を検討するものである．検討にあ通信や蓄積に要するコストの面で不利が指摘される．

たっては，(財)自動車走行電子技術協会による「ITSこのためオンラインでのプローブデータ収集を試み

1)の社会的有効性に係るシステムの実証」 実験(通称た平成 12 年度での IPCar 実験(IPCar12)では，データIPCar)でのプローブ実走行データを用いる．

量軽減を目的として，②のように 30 秒間隔で定期的プローブ情報システムには，ABS の稼働状態のように車両位置を記録する方式を採用した．この場合，一な，各瞬間でのセンサー状態値を，いわゆる「点」情

般的な街路では，長くても数 100m 程度の走行距離ご報として収集，活用するような利用方法だけでなく，とにデータが得られると期待されるため，たとえばワ

旅行時間情報提供などのサービスを前提として，プロイパースイッチ状態から降雨状況を推定するような目

ーブデータを時空間上の走行軌跡，すなわち「線」情的には，十分な空間解像度のデータを収集できる．

報として収集，活用することへの期待も大きい．時空

一方，このようなデータを旅行時間や渋滞状況の推間上で記述される走行軌跡は，その傾きが各地点にお定に利用する場合，いくつかの問題が指摘される．たける走行速度を意味しており，信号待ちによる停止やとえば，30 秒ごとの車速を用いて渋滞状況を推定す

渋滞中ののろのろ運転のような，さまざまな交通状況る場合，その速度が必ずしもプローブ周囲の交通状況を読みとることができる．

を代表しているとは言えないため，信頼性の高い渋滞情報を生成できないことが挙げられる．これは本来プローブの走行経路に沿った「線」の情報として考えら

２．これまでの周期的なプローブデータの記録方式
車両位置や速度などの走行挙動を「線」情報としてれるべき渋滞状況を「点」の情報からのみ推定しよう

連続的に記録する際，以下の①〜③の方式があろう．とすることが原因である．渋滞状況は本来，図 1 の① 比較的短い間隔(0.1〜1 秒)で記録する．

ようにプローブデータをつないだ「線」である走行軌② 比較的長い間隔(数十秒程度)で記録する．

跡の傾き(＝平均速度)を用いて推定されるべきである．

③ ショートストップ(以下 SS)とショートトリップ(以下 ST)のような，車両挙動が変化する走行イ

進行方向の距離

実際の車両走行軌跡ベントごとに記録する(SS と ST は次節で述べる)．
①の方式のように，車両位置を 0.1〜1 秒程度の周期で記録する方式は，そのままでほぼ連続した走行挙動と見なせるので，旅行速度の評価を目的としたプローブ調査だけでなく，車速や加減速度などの運転挙動データを記録して特異挙動の発生状況を調査したり，30秒ごとの位置をつないだ走行軌跡

排気ガスセンサーのデータとともに環境排出指標の時

30秒
時間*キーワード：プローブ，走行イベント，ショートストップ，ショートトリップ，データ処理** 正員，工博，(株)アイ・トランスポート・ラボ(東京都新宿区揚場町 2-12 セントラルコーポラス 404

図１：30 秒間隔のプローブデータが意味する走行軌跡

また，この方式ではデータ記録のタイミングが車両

Tel: 03-5261-3077, E-mail: horiguchi@i-transportlab.jp)

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【第 26 回土木計画学研究発表会講演集 岩手大学 2002 年 11 月】の走行状態と全く関連づけられていないため，点と点折れ線で近似する．なお，この記録方式では速度に閾の間でどのように走行したのかを知ることは不可能で値を設けて，車載機側で SS と ST を判別する．

ある．従って停止・発進挙動を考慮することで，自動SS と ST によるプローブデータの記録方式には，車交通に起因する排気ガス発生量をより精緻に推定す

次のような利点が挙げられる．

るような目的に対しては，このようなプローブデータa)の適用は難しい．

IPCar12 方式よりも停止・発進挙動の情報が含まれており，様々な目的への展開が期待できる．

b) 一般的な走行では，データ量は IPCar12 と同程度
２．SS と ST によるプローブデータの記録であり，オンラインデータ収集が現実的となる．

前節②の方式では，走行挙動とは関係のないタイミc)

渋滞で停止・発進を繰り返す区間ではデータが密ングでデータが記録されるため，停止・発進位置などに記録され，渋滞していない区間ではデータはあの有用な情報が欠落してしまう．この短所を補いつつ，まり記録されない．従って渋滞情報に対するニーかつデータ量を大幅に増加させることのない方式としズが高い区間で，より多くのデータが得られる．て，平成 13 年度の IPCar 実験(IPCar13)では運転挙動d) SS や ST は意味を持った記号であり，プローブ走が変化する走行イベント，すなわち SS と ST ごとにプ行状態を解釈しながら，トリップエンドの抽出やローブデータを記録する方式を採用した．

データ欠損区間の除去を目的としたデータクレンジングを行うことができる．また，その他の走行イベントデータも利用して，記号論的解析手法に

100

実際の速度よる交通データマイニングへの展開が期待できる．

ST(高さは平均速度)80

速度[km/h]以降において，SS と ST によるデータ記録方式の60

利点を，具体的に示す．
40

３．SS と ST によるデータ記録量の考察

20

IPCar13 での集中走行予備実験(11 月 28 日実施)に
0
8:50

8:55

9:00

おける 5 時間(7:00〜12:00)の走行データを用いて，SS9:05

時刻

SSと ST による記録方式のイベント回数とデータ量を試距離算する．この時間帯のイベントを集計すると，走行時SSとSTによる軌跡における単位時間あたりのイベント記録数は図３のよ判定基準速度うになる．IPCar12 では 30 秒に 1 回データを記録するので，1 時間あたりの記録数は 120 回であるが，IPCar13 の実績は 158 回でこれを上回る．しかしながB
Aら，ST と SS だけに限れば 115.9 回なので，IPCar12

実際の移動軌跡に含まれていない，ウインカー(WL/WR/HZ)や駐車ブレーキ(PB)など，SS と ST に並行して記録されたイベント情報の分が増えていると解釈できる．
STSSST

図４はそれぞれ ST(上)と SS(下)の継続時間頻度分

時間布である．ST については最長 30 秒で区切って記録す

図２：SS と ST によるプローブ走行軌跡の表現る仕様となっているので，それ以上のものは存在しな
ここで，SS とは「車両停止の位置と発生・終了時い．従って，30 秒未満の ST については，IPCar12 よ刻」を意味し，また ST とは「SS と SS の間で，車両りも密な間隔で記録されていることになる．

が走行状態にある区間と発生・終了時刻」として定義

SS の場合も同様に 30 秒未満の SS は IPCar12 よりされる．図２に SS と ST の概念図を示す．図からもわも密にデータを記録することにつながるが，一方でかるとおり，SS と ST で走行軌跡を表現することは，30 秒以上の SS はデータ量を減らすことに寄与する．

時空間上の連続軌跡を停止状態が傾き０の直線である
2/4

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間全体に対して平均で約 15%となっている．

集中走行予備実験時における

従って，IPCar13 では，SS と ST だけなら稼働時間1時間あたりの各イベント記録数 (合計158[回/時/台])
PB
0.9

1 時間あたりで，115.9×85%=98.5 回の記録機会があ29.1ることになり，IPCar12 での 120 回と比べて約 18%のWL/WR/HZ削減効果が期待できることになる．この場合，データの持つ情報量を落として記録量を削減するわけではなSS

いことに留意されたい．

ST84.031.9

４．SS と ST 情報と並行イベント情報の活用（１）渋滞区間中の走行パターン抽出
図３：IPCar13 でのトリップ中イベント記録頻度

プローブデータを集積して情報処理を行う場合，渋滞区間と非渋滞区間を区別して扱うことは，交通工学

ST継続時間ヒストグラム上の意味を持つだけでなく，データ通信や蓄積の必要

800

性からも重要な処理である．その際，プローブの区間700

旅行速度に対して閾値を設け，それにより渋滞判別す

600
500

ることも可能だが，閾値をどのように設定するかは地400

点や状況に依存するため，現実に適切な値を見つける

300

ことは大変な作業である．

200

ここでは道路の安全性評価を目的として，車両の特100

異挙動を収集するプローブ実験 3)のデータを用いて，

0
10秒未満

20秒未満

30秒未満

40秒未満

50秒未満

SS と ST の出現パターン分析を試みる．図５は横軸
SS継続時間ヒストグラムに継続時間，縦軸に平均速度を取り，各 ST イベントをプロットした．継続時間が 200 秒未満のものは，平8070

均速度と強い相関があることがわかる．

6050
4030

ショートトリップの継続時間と平均速度相関

20

100

100

平均速度[km/h]

10秒
未満
20秒
未満
30秒
未満
40秒
未満
50秒
未満
60秒
未満
70秒
未満
80秒
未満
90秒
未満
100秒
未満
110秒
未満
120秒
未満

80

図４：ST(上)と SS(下)の継続時間頻度分布

6040

ただし，これはトリップ中での走行時に限った議論である．IPCar13 方式ではエンジン ON 状態での駐停20車時のデータ記録量が非常に少ないと期待されるので，0この分も考慮する必要がある．

0200

400

600

800

1000

継続時間[秒]

IPCar12 実験での 28 日間におけるタクシー稼働時

図５：ST の継続時間と平均速度の散布図

間の実績値 では，1 日のほぼ 70%が稼働時間，すな
わちエンジンが ON になっている時間であることがわ図６は，継続時間が 120 秒以下のものを拡大したもかっている．このうち，どれくらいが駐停車時間となのであるが，図中に示した右下がりの直線にそって分っているかを，データクレンジングの過程2)で推定し布のギャップが見られる．このギャップの左下，すなた．すなわち，「5 分間以上半径 50m の円内にとどわち継続時間が短く，平均速度も低い ST が，渋滞中まっている」データ区間を，エンジン ON 状態での駐に出現する確率が高いと仮定する．

停車と見なすものだが，その割合はタクシーの稼働時

図７は，プローブが走行した国道 246 号・御殿場〜3/4

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秦野区間で，SS 位置を直前 ST の継続時間ごとにシる．

ンボルを変えて地図上に表示したものである．図は渋同様に実験では，ウインカーと SS の特定の出現シ滞している秦野市街地区間を拡大しているが，その区ーケンスが，バス停での停車を意味する 1)ことも示さ間で短い ST が頻繁に観測される．ST や SS を継続時れている．このように，並行イベントも活用すれば，間で適当にクラスタリングしてやり，プローブ軌跡上トリップエンドを抽出したり適切な走行イベントを選でのクラスタ出現シーケンスを分析すれば，渋滞のパ択したりするクレンジング処理が容易になる．

ターンが抽出される可能性を示すものといえよう．
7000

ショートトリップの継続時間と平均速度の相関(120秒以下のもの)

6000
港南歩道橋付近にトリップ始点

80

5000

70

4000

距離[m:

本線をはずれて迂回路を走行

平均速度[km/h]

60

3000

#1181up7
Pブレーキ
ハザード
左ウインカー
右ウインカー
SS
ST

路側に停車

50
2000
本線離脱の左ウインカー40

本線合流の左ウインカー

1000

30
0
11:20:09

20
10

11:25:09

11:30:09

11:35:09

11:40:09

11:45:09

図８：並行イベントによるプローブ走行行動の解釈

ギャップ

0
0

20

40

60

80

100

120５．まとめ

継続時間[秒]

図６：継続時間が 120 秒以下の ST についての散布図

以上において，SS と ST による走行イベント単位でのプローブデータ記録方式の利点を整理し，データ量節減の観点から，その効果を分析した．また，SSと ST の記号性を活用すれば，プローブデータのより柳町交差点
柳町交差点
菖蒲交差点
菖蒲交差点

追い越し追い越し柳町交差点
柳町交差点
曲松交差点
曲松交差点

高度な解釈が可能になることの具体例を示した．

堀川入口交差点
堀川入口交差点
平沢交差点
平沢交差点

謝辞：本研究の実施にあたり，データを提供いただい

震生湖入口
震生湖入口

た(財)自動車走行電子技術協会と国土交通省関東技術事務所，並びに有用な議論をいただいた IPCar プロジ
ェクト参加者に謝意を表します．
図７：渋滞パターンに分類された SS の出現位置(直前 ST が20 秒以下…●，直前 ST が 40 秒以下…★，それ以外…●)

参考文献

1) 自動車走行電子技術協会：「ITS の社会的有効性に係るシステムの実証」，平成 14 年 3 月（２）プローブ行動パターンの理解と抽出
図８は，IPCar13 において同乗者がプローブの走行

2) 堀口良太，ほか：プローブデータのクレンジング

挙動を記録したものと，プローブデータを照合したも処理と車種別の運行特性分析，第 26 回土木計画学のである．図中には，SS と ST で構成される時空間

研究発表会講演集 (今回発表予定)，2002

上の走行軌跡と，パーキングブレーキやウインカーな

3) 国土交通省 ITS 推進室：「プローブカーデータをどの並行イベントも含めたイベント発生状態を併記し用いた交通調査の高度化検討業務」，平成 14 年 3ている．走行軌跡からだけでは，ある SS が信号待ち

月などによるトリップ中の停止なのか，それとも別の理由での停止なのか，判別が困難であるが，パーキングブレーキの情報を活用すれば，タクシーが乗降客サービスのため路側に寄せて停車している様子も推測でき
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