情報通信

エージェント協調を用いた交通情報補完システムの開発
森田哲＊郎・矢野純史・香川浩

司The Interpolation of Traffic Information Using Estimation / Learning Agents ─ by Tetsuo Morita, Junji Yano andKouji Kagawa ─ The authors have developed a new system that uses estimation and learning agents to interpolate
traffic information. To evaluate the interpolation accuracy of the new system, coefficient of determination (CD) andmean square error (MSE) were used. The interpolation accuracy was improved by the alternate use of estimation andlearning agents, and the iterative use of the same probe data. The standard deviation of the normalized velocity error
was improved to 0.1353, and that of the velocity error was 6.77 km/h in the mid velocity region. Furthermore, the CDand MSE values were found to be improved by repeating estimation and learning operation.
Keywords: probe car, multivariate analysis, coefficient of determination, mean square error

1.

緒言

交通渋滞の発生を知ることなく、渋滞の発生した道路をいる。しかし現状では、気象やイベント等の同一状況下で、クルマ（車両）で移動することは移動時間の増大を招き、同一道路リンクを同一時間帯に走行するプローブカーの台燃料消費量の増加や二酸化炭素排出といった社会的問題を数は極めて少なく、標本誤差が大きいため、精度良く推定引き起こしている。交通情報サービスは、上記の問題を解決することはできない。

する有効な手段であると考えられる。交通情報サービスのPCD の欠落部分を補うための方法として、フェロモンの役割としては、予測という「時間情報の提供」と、渋滞表放出・拡散・蒸発を用いた渋滞予測システム（2）〜（4）が提案

示マップのような「空間情報の提供」に分類できる。予測情されている。これは、予測という「時間情報の提供」手法されてとして報告されているが、これを「空間情報の提供」としきたが、特定の対象に限定されている。今回我々がターて用いることも可能である。車速に応じて一定量のフェロゲットとするのは予測技術ではなく、少ないプローブモンが放出され、一定の割合で拡散・蒸発を繰り返すといカー・データ（PCD）を基にした空間補完技術である。

うメカニズムによって、周辺道路のリンク旅行時間を推定報の提供は、これまで多くの研究者によって研究（1）

ドライバに空間（渋滞）情報を提供する方法としては、することが可能になる。しかし、フェロモンの放出・拡道路に感知器を設置し、その感知器からのリアルタイム速散・蒸発に関するパラメータ設定は、人が経験に基づいて度をドライバに提供する VICS（Vehicle Infor mation行うため、客観性に欠けるという欠点がある。

and Communication System）が挙げられる。VICS は、一方、プローブカーからの欠落したリンク旅行時間を埋道路に感知器を設置する必要があり、日本全国に感知器をめる空間補完技術として、欠損値付き主成分分析（5）、（6）とい設置するためには、膨大なインフラ投資が必要となる。こう手法が提案されている。欠損値のない主成分分析は、統の問題を解決する方法として、注目を集めているのがプロー

計学で一般的に用いられる手法で、道路リンク間の相関をブカー・システムである。プローブカー・システムでは、車求め、その相関の高さから他の道路リンクのリンク旅行時両に設置された GPS（Global Positioning System）等の間を推定する方法である。しかし、2 つの道路リンクを同データから、道路リンクの旅行時間を得ることができる。プ

一時刻にプローブカーが走行する確率が極めて低いため

ローブカーを用いたシステムは、道路に感知器を設置する必に、欠損値付き主成分分析を用いる必要がある。またこの要がないため、インフラ整備に頼らずに交通情報を提供する方法では、特定の領域に存在する全ての道路リンクの相関ことが可能になる。しかし現状では、プローブカーの台数はを取るため、膨大な CPU 時間を必要とし、道路状況の変化非常に少なく、PCD のみで必要とする道路リンクの旅行時に逐次対応できないという欠点がある。

間を知ることはできない。

今回我々が提案する方法は、（1）フェロモンモデルで客一般的な補完方法として、過去にその道路リンクを走行観的に決定できない放出・拡散・蒸発に関するパラメータしたプローブカーのリンク旅行時間を蓄積しておき、その設定を「学習」によって解決する、（2）欠損値付き主成分平均値を同時刻の補完データとして用いる方法が知られて分析で問題となる欠損値を、周辺道路リンクから得られる

2 0 1 0 年 7 月・ S E I テ クニ カ ル レ ビ ュ ー ・ 第 1 7 7 号 −（ 55 ）−PCD を用いた「推定」によって解決するという 2 つの方法によって更新される。推定された速度と学習によって得らを採用することによって、上記の問題点を克服している。

れた重み値は、道路リンクの速度／重みデータベースに保この手法は、各道路リンクが周辺道路からのリンク旅行時存される。交通情報補完システムは PCD を読込み、推定間を個別に学習し、その学習結果に基づくリンク旅行時間

エージェントと学習エージェントを交互に動作させることを、他の道路リンクに伝えるという協調動作を繰り返し行

によって、補完精度を高めることが可能となる。

う人工知能システムとして捉えることも可能である。

本システムでは、外部から得られたリンク旅行時間を速本論文は、指定された領域に含まれる道路リンクに配置度に変換し、さらに規格化速度に変換して計算を行う。図された学習エージェントと推定エージェントが協調するこ

2 に、実際の速度（km/h）と規格化速度の関係を示す。とによって、空間補完の精度を高める方法を提案する。な2－2

推定エージェント

推定エージェントは、推定お、空間補完精度（学習の進捗）を評価するために、（指対象となる道路リンク（以下、推定道路リンク）に隣接す定された領域の）道路リンク毎に重回帰分析（7）で算出される道路リンク（以下、参照道路リンク）の規格化速度と学習エージェントで算出された時刻 t – 1 の重み値から、推定た決定係数ならびに残差自乗平均を用いる。

道路リンクの時刻 t の規格化速度を算出する。推定道路リ2.

ンク i に対する n ( i ) 個の参照道路リンクの規格化速度に、交通情報補完システムの構成2－1

定数 1 を追加した規格化速度ベクトルを V ( i ) 、時刻 t – 1 の
図 1 に、今回開交通情報補完システムの構成発した交通情報補完システムの構成を示す。交通情報補完システムは、推定エージェントと学習エージェントの 2 つで構成され、各道路リンクの速度は推定エージェントによって更新され、計算に必要な重み値は学習エージェント

速度／重みデータベース
速度更新

重み更新
入力データ

入力データ

参照道路
リンクの重みと速度

推定エージェント

図1

学習／参照
道路のリンクの速度

重みベクトルを t – 1w ( i ) とすると、時刻 t の規格化推定速度〜

E ( i ) は、式（1）の様に算出される。道路リンク毎に参照道
路リンク数は異なるが、誤解を生じない場合は単に n と表記する。w0( i ) は、閾値と呼ばれることもある。全ての道路

t

リンクの規格化速度の初期値は 0 であり、重みの初期値はw0 ＝ 0 , w1 ＝…＝ wn ＝ 1/n である。
t~
E (i) = V (i) · t−1w (i)··································（1）V (i) = ( 1 V1(i) … Vn(i) )··································（2）w (i) = ( t−1w0(i)t−1w1(i) … t−1wn(i) )t−1·····················（3）図 3 に、推定の順序を示すための道路リンクの接続例を示す。時刻 t – 1 で各道路リンクの規格化速度を t – 1v ( i ), …,
学習
エージェントv

t – 1 (7)とする。次の時刻 t に道路リンク 1 から得られた旅行時間を規格化速度 tp (1) に変換し、規格化速度ベクトルV ( i ) を更新する。推定は、PCD が得られた道路リンクに接交通情報補完システムの構成続された道路リンクに対して、順次行う。図 3 では、道路リンク 1 から PCD である tp (1) が得られ、その PCD から道（10.53,0.9895）
1（1）y = 1‒
規格化速度（1）v (6)t –1v (7)t –1v (2)t –1v (4)t –1v (5)x1000（2）y = 1.2‒
（3）y = 0.1‒

（2）

t –1x50x1000（3）t –1（57.89,0.0421）0速

図2t –1度（km/h）

v (1)

tp (1)v (3)100km/h

規格化速度の定義−（ 56 ）− エージェント協調を用いた交通情報補完システムの開発

図3

推定の順序

路リンク 2, 3, 4, 5 の速度推定を行い、次に 6, 7 の速度推の数が未知数の数 n ＋ 1 を上回ると、解である重みベクト定を行う。道路リンク 2 の推定を行う場合、参照道路リンルは存在しない。この場合は、残差平方和を最小にする方

ク番号は 1, 3, 6 であり、時刻 t の規格化推定速度 tE (2) を、法、つまり最小自乗法を用いる。参照道路リンクの規格化

下記の様に算出する。

速度行列 Vm × (n＋1) と、重みベクトル w から算出される m〜~E (2) = V (2) · t−1w (2)··································（4）tV(2)=(1 pw =(t−1v

t (1)

(2)

t−1 (3)wt−1wt−1(2)0) ···························（5）vt−1 (6)(2)1wt−1(2)2w

t−1(2)
3) ··············（6）同様に、道路リンク 3 の推定を行う場合、参照道路リン〜

クは 1, 2 であり、時刻 t の規格化推定速度 tE (3) を、下記個の推定値（推定ベクトル）を E と表す（式（13）参照）。

E = Vm ×(n + 1) · w
E = ( E1 … Em )··································（13）··································（14）T

プローブベクトル P と推定ベクトル E の k 番目の成分の差、つまり残差を ε k とすると、残差平方和 Q は下記の式で与えられる。の様に算出する。
t ~ (3)
E = V (3) · t−1w (3)··································（7）~V (3) = ( 1 tp (1) tE (2) )··································（8）w (3) = ( t−1w0(3) t−1w1(3) t−1w2(3) ) ·························（9）t−1つまり、得られた PCD を基に順次、隣接する道路リンクの速度推定を行い、最終的には指定された領域全ての道路リンクの規格化速度を算出する。ちなみに規格化速度ベクトル V ( i ) には、時刻 t – 1 と t の規格化速度が混在する。
2－3

学習エージェント

学習エージェントは、時刻 t に PCD が得られた学習対象となる道路リンク（以下、学習道路リンク）の規格化速度と参照道路リンクの規格化

mmk =1k =1

Q = ∑ εk2 = ∑ (Pk−Ek)

2··································（15）残差平方和が最小になるのは、式（15）を n ＋ 1 個の重み w0( i ) , w1( i ) , … , wn( i ) で偏微分した式が、下記の条件を満たす時である。

∂Q=0∂w0··································（16）∂Q= 0 (u = 1, …, n)∂wu··································（17）式（17）は一次式であるため、重回帰分析の手法を用い速度から、参照道路リンクの重み値を算出する。学習エーることができる。重回帰分析の基準変量（目的変量）は、

ジェントの表記では、時刻ならびに道路リンク番号に関す学習道路リンクの規格化速度ベクトル P であり、説明変量る表示を省略する。

は参照道路リンクの規格化速度行列 Vm × (n ＋1) である。式(P = P1 … Pm)··································（11）

T

…

…

…

…

1 V … V 111n

Vm ×(n+1) = 
 ······························（12） 1 Vm1 … Vmn
方程式の数 m が未知数の数 n ＋ 1 を下回った場合、解である重みベクトル w が定まらない。 Vm × (n＋1) の階数が n ＋1 の場合は、連立方程式の解が得られる。一次独立な方程式

…

sqr =

1
∑ (V −V ) (Vjr−Vr) ························（19）m − 1 j =1 jq q

pq =1
∑ (V −V ) (Pj−P) ··························（20）m − 1 j =1 jq q…

··································（10）P = Vm ×(n+1) · w

 s11 s12 … s1n   w1   p1  
 s21 s22 … s2n   w2  =  p2  ·····················（18）

 

 
 sn1 sn2 … snn   wn   pn …

方程式を得る。

値 w1 , … , wn を求めることができる。

…

ルを追加した行列を Vm × (n ＋1) , 重みベクトルを w とすると、式（10）に示される方程式数 m , 未知数 n ＋ 1 の連立で解くことによって、重回帰分析の偏回帰係数である重み…

格化速度からなる行列に、全ての成分が 1 である列ベクト（17）を変形した n 元連立方程式（18）をガウスの消去法等…

学習道路リンクから得られた m 個の PCD をプローブベ
クトル P とし、 m 回得られた n 個の参照道路リンクの規mm

1 m
1 m
Vq = m ∑ Vjq, P = m ∑ Pj
j =1····························（21）j =12 0 1 0 年 7 月・ S E I テ クニ カ ル レ ビ ュ ー ・ 第 1 7 7 号 −（ 57 ）−ちなみに w0 は、式（16）を変形した式（22）から求めることできる。
nw0 = P − ∑ wj · Vj··································（22）を評価することが可能になる。重回帰分析で用いられる学習道路リンクの決定係数 は、式（23）で与えられる。

R = e/p··································（23）j=1

3．交通情報補完システムの評価e=

1 m∑ (E − E)2m − 1 j =1 j··································（24）p=

1 m(Pj−P)2m−1 ∑j =1··································（25）E=

1 m∑Em j =1 j··································（26）交通情報補完システムの評価には、名古屋のタクシープローブ・データを用いた。評価対象領域は、名古屋駅を含む約 10km 四方（東経 136 ° 52’ 30”–137 ° 00’ 00”，北緯35 ° 10’ 00”– 35 ° 15’ 00”）である。タクシーの台数は約1,200 台で、総道路リンク数は 1,128 である。評価期間は

図 5 に、評価領域に含まれる道路リンクの決定係数の変2007/11/1 ～ 2008/2/29 であり、PCD は 15 分間に 1 回得化を示す。横軸は PCD 数であり、縦軸は決定係数である。

られる。最初に、評価対象領域に存在する道路リンクから道路リンク番号は、5 桁の数字で表し、5 桁目が 1 の場合は得られる PCD を調べた（図 4 参照）。最初の 10 日間で、全都市間高速道路、2 の場合は都市内高速道路、3 の場合は体の 80 ％である 946 の道路リンクから、PCD が得られた。

一般道を示している。1 桁目から 4 桁目は、割り当てられ評価の終了した 2008 年 2 月 29 日には、1062 個の道路リた道路リンク番号を示す。従って、図 5 で選ばれた道路リンクから PCD を得ることができたが、残りの 66 個の道路リンクからは PCD を得られなかった。図 4 に示されるようンクは、一般道であることが分かる。

PCD 数が式（10）の未知数の数を下回った場合（ m ＜に、正月三ヶ日と 2 月の建国記念日の付近で、新しい道路n ＋ 1 ）、つまり学習を開始していない道路リンクに対してリンクから PCD が得られた。これは、今回協力して頂いたは、決定係数を 0 として扱う。式（10）の連立方程式が解け名古屋のタクシーが、この期間、通常走行しないルートを走行するためだと考えられる。また連立方程式を解くためには、未知数の数 n ＋ 1 以上の PCD を得る必要がある。

た場合、決定係数は 1 になる。さらに PCD 数が増加すると、式（18）の連立方程式を解くことになり、この場合、決定係数は一旦低下するが、PCD 数が増えると徐々に増加する。
学習を開始した後の道路リンク 30726 の最小値は約 0.45で、その値は徐々に 0.75 に増加する。道路リンク 30281 と30255 は、PCD 数が 450 付近で突然減少した後、徐々に増PCDが得られた道路リンク数1200加する。決定係数が突然減少した原因は、参照道路リンク1000の重み値が変化したためだと考えられる。PCD 数が徐々に増加する原因は、重回帰分析の超平面の周辺に PCD が集ま800るためだと考えられる。道路リンク 31063 も、PCD 数が600
400

250 付近で急激に減少し、その後、徐々に増加している。

道路リンクの総数：1128
評価終了時にPCDが得られた道路リンク数：1062

200

07.11.01
07.11.06
07.11.11
07.11.16
07.11.21
07.11.26
07.12.01
07.12.06
07.12.11
07.12.16
07.12.21
07.12.26
07.12.31
08.01.05
08.01.10
08.01.15
08.01.20
08.01.25
08.01.30
08.02.0408.02.0908.02.14
08.02.19
08.02.24
08.02.29

010.9

決定係数

年月日

図431063

0.8

PCD が得られた道路リンク数30281

0.60.50.40.3

3－1

決定係数ならびに残差自乗平均による評価

交通3106330281

0.1030281

30255

0.2

情報補完システムは、対象とする道路リンクを通過する車30726

0.730255
1101

201

301

401

501

両の平均速度を求めることを目標としている。各道路リンクの決定係数 ならびに残差自乗平均 を用いると、その性能−（ 58 ）− エージェント協調を用いた交通情報補完システムの開発

601

プローブカー・データ（PCD）の数

図5

決定係数の変化701

801901

参照道路リンク数は 13 で、そのうち 12 個の道路リンクの1

残差自乗平均の変化

0.9

数が 100 を越えている。道路リンク 31063 の参照道路リ

0.80.7ンクは 11 個で、そのうち 8 個の PCD 数は 50 個以下である。

31063

30281

これらの結果から、決定係数は参照道路リンクの PCD 数に0.60.531063

0.4依存することが分かる。参照道路リンクの PCD 数が少ない

30255

場合、PCD を 1 つ受信することによって、重みの値が大き0.30.2

30255

0.10

く変化し、そのため決定係数の値が大きく変化する。

30281

31063

30726

残差自乗平均は、すべての学習の完了した 2008/2/31 の1101201

301

401

501

601

701

801

901

段 階 で 道 路 リ ン ク 31063 が 最 も 大 き く 、 道 路 リ ン ク
30726 が 最 も 小 さ い 。 同 じ PCD 数 で も 、 道 路 リ ン ク

プローブカー・データ（PCD）の数

30726 と 31063 の残差自乗平均に、大きな隔たりがある
図6残差自乗平均の変化ことが分かる。この原因は決定係数と同様に、参照道路リンクの PCD 数が原因であると考えられる。従って、道路リ重回帰分析では、残差自乗平均を最小にする重み値を決定する。決定係数と並んで、残差自乗平均も交通情報補完システムを評価する重要なパラメータである。図 6 に、残差自乗平均 Q/m の変化を示す。横軸は PCD 数、縦軸は残差自乗平均を示す。
残差自乗平均は、PCD が得られない段階では 1 に設定し、プローブが得られた段階では初期重みで記述された超平面との残差自乗平均を用い、さらに学習を開始した段階で 0になる。その後、急激に増加した後、徐々に減少していく。
この傾向は、決定係数と逆の傾向である。ちなみに、分散に相当する残差自乗平均が 0.01 の場合、規格化速度の標準偏差は 0.1 となり、図 2 の中速度領域では傾きが 1/50 であるため、速度誤差の標準偏差は 5km/h となる。

道路リンク毎に決定係数の値が異なっている原因を調べるために、参照道路リンクの PCD 数を調べた。表 1 は、参照道路リンクの PCD 数である。道路リンク 30726 では、ンクの補完誤差に対応する残差自乗平均は、学習道路リンクから得られる PCD 数ではなく、参照道路リンクから得られる PCD 数に依存することが分かる。参照道路リンクから得られる PCD 数が少ないと、1 個の PCD を得ることによって、重み値の変化が大きいと考えられる。参照道路リンクの重み値が急激に変化すると、超平面から大きく外れたところに PCD がプロットされるため、残差自乗平均が急激に増加する。その後、新しく得られた PCD の周辺に超平面が移動するため、徐々に残差自乗平均が減少する。残差自乗平均の微妙な変化も、参照道路リンクの重み値の変化だと考えられる。
3－2

同一 PCD の複数回使用した場合の決定係数なら学習が進捗している状態で、重み値

びに残差自乗平均は逐次更新される。学習道路リンクが同一の PCD を得た場
合でも、学習エージェントが重み値に基づいて算出する参照道路リンクの規格化速度は、異なった値になる。従って、学習エージェントは異なった値を学習することになり、重み値が変化する。同一の PCD を複数回使用しても、実質的に PCD 数が増加したのと同じことになる。1 回目の学習で学習道路リンクに対応する参照道路リンクの PCD 数

道路リンク番号
学

参習

照

PCD 数

道路リンク番号学

きくなっている。一方、2 回目の学習では、参照道路リン

30726

709

31063

762

30720

1328

31062

417

30724

21331076

2430729

195

31082

250.9

30733

459

30907

140.8

31047

222

31070

1731121

754

31065

373072122031077

230725

19831083

12

参習

PCD 数

照3072820331064

517307277673090634730732

16631069

323105049731124

281307260.7
決定係数

表1は、参照道路リンクの学習が進んでいないため、残差が大0.630281

0.50.430255

0.331063

0.2

1回目

0.10050

2回目
100150200250

経過日数

図7決定係数の変化

2 0 1 0 年 7 月・ S E I テ クニ カ ル レ ビ ュ ー ・ 第 1 7 7 号 −（ 59 ）−能になると考えられる。
図 7 は、同一 PCD を 2 回使用した時の決定係数の変化である。横軸は経過日数、縦軸は決定係数を示す。同一のPCD を使用することによって、決定係数は増加することが分かる。2 回目の学習で、複数の道路リンクで決定係数は突然増加している。この原因は、学習データベースに蓄積される PCD 数の上限である 1,000 個を越えたために、最決定係数と残差自乗平均の平均クの規格化速度の誤差が少ないため、精度の高い学習が可

1

1回目

0.9

2回目

0.80.7決定係数の平均値

0.60.50.40.3

残差自乗平均の平均値

0.20.10も古い PCD が学習データベースから削除され、決定係数が050増加したと考えられる。古い PCD の値は、重回帰分析の超100

150200250

経過日数

平面から離れたところにあるため、この PCD を取り除くことによって決定係数が、増加すると考えられる。

図9

評価領域全体での決定係数ならびに残差自乗平均の平均値

図 8 は、同一 PCD を 2 回使用した時の残差自乗平均の変化である。横軸は経過日数、縦軸は残差自乗平均を示す。
残差自乗平均は、図 7 の決定係数と逆の傾向を示している。
道路リンク 30726 の残差自乗平均は、評価終了時点で0.002139 であり、標準偏差に直すと 0.046249 となる。
図 2 の中速域での傾きは 1/50 であるため、実際の速度の標準偏差は 2.31km/h となる。

数の平均値 Rave ならびに残差自乗平均の平均値 Qave を示す。横軸は時間で、縦軸は決定係数並びに残差自乗平均の平均値である。対象期間は 2007/11/1 ～ 2008/2/29 の4 ヵ月間で、同一の PCD を 2 回使用している。学習が進む
につれて、 Rave は増加し、 Qave は減少していることが分かる。 Rave ならびに Qave の値が急激に変化しているのは、正月、建国記念日、ゴールデンウィークに、これまで 1 回も PCD を得られなかった道路リンクから、PCD を得たた

0.1

1回目0.09めである。2 回目の学習後の 2008/2/29 の時点で、残差自2回目乗平均の平均値は、0.076818 であり、この時点で PCD の残差自乗平均0.08得られない道路リンクは 66 個である。PCD の得られない0.070.06

道路リンクの残差自乗平均は 1 として取り扱われる。PCD31063

0.05の得られない道路リンクは補完することができないため、30255

0.04

補完可能な道路リンクの残差自乗平均の平均値は、0.030.020.01
003072630281

501000.018307（＝ 0.076818 – 66/1128）となり、規格化速度での補完誤差の標準偏差は 0.1353 となる。図 2 の中速域
150200250

図8での傾きに基づいて標準偏差を速度に変換すると、補完誤差の標準偏差は 6.77km/h となる。

経過日数

残差自乗平均の変化

4．結言学習エージェントと推定エージェントを各道路リンクに配置し、交通情報の空間補完を行うシステムを開発した。
評価対象領域に存在する全ての道路リンク数 N に対する決定係数の平均値 Rave ならびに残差自乗平均の平均値 Qave
は、下記の様に与えられる。式（27）（28）では、道路リン
ク番号を区別するために、 RN(i), Q(i)等の表記を用いる。

Rave =1∑ R (i)N i=1··································（27）Qave =Q1∑
N i=1 m (i)··································（28）N(i)

推定エージェントは参照道路リンクから得た PCD から速度を補完し、補完に必要な重み値を学習エージェントが算出するシステムである。推定エージェントと学習エージェン
トは、交互に動作することによって、決定係数ならびに残差自乗平均が減少することを確認した。学習の指標となる決定係数と残差自乗平均は、学習道路リンクならびに参照道路リンクからの PCD 数が増えると改善する。中速域での補完誤差の標準偏差は 6.77km/h となった。

図 9 に、評価対象領域に含まれる全道路リンクの決定係−（ 60 ）− エージェント協調を用いた交通情報補完システムの開発

・V ICS は、財団法人道路交通情報通信センターの登録商標です。

用語集ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
※1

VICS

渋滞や交通規制などの道路交通情報をリアルタイムに送信し、カーナビゲーションなどの車載機に文字・図形で表示する情報通信システム。道路にカメラ等のセンサを設置する必要がある。
※2

プローブカー・システム

GPS 等のセンサーが装着された車からのデータを収集し、ナビゲーションシステムなど走行中の車へ、渋滞など交通情報の提供を行うシステム。道路にセンサーを設置するのではなく、車載機からのデータを基に情報提供を行う。フ
ローティングカー・システムと呼ばれることもある。

参考文献（1） 平松綾子、能勢和夫、天目健二、森田剛史、「状態方程式に基づく市街地幹線道路の旅行時間予測」、電気学会論文誌 C（電子・情報・システム部門誌）、 Vol.128, No.2、 pp.269–277（2008）（2） Y. Ando, Y. Fukazawa, O. Masutani, H. Iwasaki and S. Honiden :Performance of Pheromone Model for Predicting TrafficCongestion : Proc. of the Fifth International Joint Conference on
Autonomous Agents and Multiagent Systems, pp. 73–80（2006）（3） S. Kurihara, H. Tamaki, M. Numao, J. Yano, K. Kagawa and T. Morita :Traffic Congestion Forecasting based on Pheromone Communication
Model for Intelligent Transport Systems : IEEE Congress on
Evolutionary Computation, Trondheim, pp. 2879–2884（May 2009）（4） S. Kurihara, H. Tamaki, M. Numao, J. Yano, K. Kagawa and T. Morita :Traffic Congestion Forecasting based on Ant Model for Intelligent
Transport Systems : The 3rd International Workshop on EmergentIntelligence in Networked Agents (WEIN 2009) (Workshop atAAMAS 2009), Budapest, pp. 42–47（May 2009）（5） M. Kumagai, T. Fushiki, K. Kimita and T. Yokota : Long-range TrafficCondition Forecast using Feature Space Projection Method : Proc.
of 11th World Congress of ITS, Nagoya, CD-ROM（Oct. 2004）（6） M. Kumagai, T. Fushiki, K. Kimita and T. Yokota : Spatial Interpolationof Real-time Floating Car Data based on Multiple Link Correlation inFeature Space : Proc. of 13th World Congress of ITS, London, CDROM（Oct. 2006）（7） 足立堅一、「多変量解析入門」、篠原出版新社、東京（2005）

執筆者 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------森田哲 郎＊：情報通信研究所 ICT 応用研究部
プロジェクトリーダー 工学博士
交通情報補完システムの開発に従事

矢野純 史 ：情報通信研究所

ICT 応用研究部

主査

香川浩 司 ：情報通信研究所

ICT 応用研究部

主席­------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------＊主執筆者

2 0 1 0 年 7 月・ S E I テ クニ カ ル レ ビ ュ ー ・ 第 1 7 7 号 −（ 61 ）−