交通情報システムおよび交通情報処理方法
【課題】
１つの突発事象について、複数の突発事象情報が生成された場合でも、突発事象の状況を容易に把握できるようにする。
【解決手段】
突発事象情報を受信した場合、既に受信した突発事象情報があれば、新たに受信した突発事象情報がこの既に受信した突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものかを、突発事象の発生時刻と発生場所に基づき判断し、複数の突発事象情報が同一の突発事象情報から生成されたと判断した場合、複数の突発事象情報の検出信頼度情報を比較し、高い信頼度情報をもつ高信頼度突発事象情報を基準にして、この高信頼度突発事象情報の下流に位置する低信頼度突発事象情報は削除し、上流の前記低信頼度突発事象情報は高信頼度突発事象情報と空間的に融合して、１つの融合突発事象情報を生成する。
１つの突発事象について、複数の突発事象情報が生成された場合でも、突発事象の状況を容易に把握できるようにする。
【解決手段】
突発事象情報を受信した場合、既に受信した突発事象情報があれば、新たに受信した突発事象情報がこの既に受信した突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものかを、突発事象の発生時刻と発生場所に基づき判断し、複数の突発事象情報が同一の突発事象情報から生成されたと判断した場合、複数の突発事象情報の検出信頼度情報を比較し、高い信頼度情報をもつ高信頼度突発事象情報を基準にして、この高信頼度突発事象情報の下流に位置する低信頼度突発事象情報は削除し、上流の前記低信頼度突発事象情報は高信頼度突発事象情報と空間的に融合して、１つの融合突発事象情報を生成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の渋滞情報などの交通情報をドライバー等に提供するＩＴＳ（Intelligent Transport System）に利用可能な交通情報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の交通情報システムには、ＶＩＣＳ（Vehicle Information & Communication System）（登録商標）のように、交通渋滞などの交通情報を、路側に設けられた赤外線センサや光ビーコンを介して収集し、ＦＭ多重放送や路側に設けられた光ビーコン，電波ビーコンなどの施設を介して車載機器（例えば、カーナビゲーションシステム，カーテレビ，文字多重放送受信装置）に提供するサービスが知られている。
【０００３】
さらに近年では、車両自身をセンサとして交通情報を収集し、車載機器に提供する、プローブ交通情報サービスも注目を集めている。このシステムにおいて、車両は走行した位置情報，時刻情報などの履歴データ（プローブ情報）を収集し、携帯電話，無線などの通信機器を介して、交通情報センタにアップリンクする。このような車両はプローブカーと呼ばれている。交通情報センタでは、各車両から収集したプローブ情報を、リンクの交通情報に変換し、通信機器を介して、各車載機器に提供する。
【０００４】
これら従来技術は、渋滞などに関する生の情報（例えば渋滞中、何キロ渋滞などの情報）や、過去のデータに基づき渋滞の予測情報を提供している。また、プローブ交通情報は、プローブカーの走行位置とタイミングはランダムなものであるため、空間的に欠損が生じる。車載機器への情報表示、あるいは経路探索などの用途において、交通情報に欠損があると適切な処理ができないため、欠損データを空間的に補完する必要がある。プローブ交通情報サービスでは、補完した交通情報を含んだ形での交通情報を提供している。
【０００５】
さらに提供する交通情報として、渋滞の情報だけでなく、工事や事故などの突発的に起きる事象情報（以下、突発事象情報）も提供する場合、この突発事象情報の生成については、大きく２つの手法が存在する。
【０００６】
１つは、前述のＶＩＣＳのように、突発事象発生の報告を受けてから、突発事象情報を生成する方法である。この方法の長所は、報告を受けてから突発事象情報を生成するために、情報の信頼性が高いこと、また事象の種類やそれに伴う規制情報を提供することができるために、情報の分解能が細かいことが挙げられる。また短所は、事象発生の報告を必要とするため、事象発生から突発事象情報を提供するまでの時間の遅れがあること、また報告者に個人差があり、突発事象情報の質の差があることである。
【０００７】
２つは、路側に設けられた赤外線センサや光ビーコンを介して収集した交通情報やプローブカーで収集した交通情報から、突発事象発生を自動で検知し、突発事象情報を生成する方法である。ここでの交通情報とは、渋滞情報のことを言う。この方法の長所は、事象情報を提供するまでのタイムラグが短いこと、また報告者を必要としないため、突発事象情報の質の差がないことである。また短所は、情報が限られるため、事象の種類などの詳細な事象の検出が困難なこと、突発事象情報の信頼性がアルゴリズムの性能に依存することである。
【０００８】
後者の自動検知方法は、例えば特開２００５−２８５１０８号公報に記載がある。特開２００５−２８５１０８号公報に記載の技術では、過去の交通情報の統計値と、現況の交通情報を比較し、その偏差が閾値を超えたかどうかで、突発事象発生を検知する。この手法では、検知する対象は道路リンク単位であり、過去の交通情報の統計値と、現況交通情報との偏差の閾値の範囲を設定する際に、時間帯毎，地点毎に設定している。
【０００９】
以上のように、突発事象情報を生成するには報告によるものと、自動によるものがあり、それぞれ情報の信頼性，応答性が異なる。このため、１つの突発事象について、複数の突発事象情報を生成し、車載端末に配信したとき、複数の突発事象情報を同時に表示することになり、複数の突発事象が起きているかのような印象を車載端末のユーザに与え、混乱を与える恐れがある。
【００１０】
交通情報の車載端末での表示方法については、例えば特開２００６−７１５５５号公報に記載の技術がある。特開２００６−７１５５５号公報の記載の技術では、交通情報を配信する道路リンクに突発事象情報がある場合は、普段とは異なる渋滞であるため、信頼度を低く設定し、自然渋滞の場合は、信頼度を高く設定し、その信頼度情報に応じて、ナビゲーション装置での表示形態を変えている。
【００１１】
【特許文献１】特開２００５−２８５１０８号公報
【特許文献２】特開２００６−７１５５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
特開２００５−２８５１０８号公報における交通情報システムは、自動で突発事象情報を生成する方法であり、複数の突発事象生成方法で同一の突発事象情報を生成したときの扱いについては、考慮されていない。
【００１３】
特開２００６−７１５５５号公報におけるナビゲーション装置では、信頼度に応じて交通情報の表示形態を変えているが、同一の情報源から生成した信頼度の異なる交通情報を表示する場合、同一の道路リンクに信頼度の低い交通情報と、信頼度の高い交通情報が混在してしまい、ユーザによる交通情報の把握が難しくなる。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
このような課題を解決するため、本発明においては、突発的な事象に関する交通情報である突発事象情報を受信した場合、既に受信した突発事象情報があれば、新たに受信した突発事象情報がこの既に受信した突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものかを、突発事象の発生時刻と発生場所に基づき判断し、複数の突発事象情報が同一の突発事象情報から生成されたと判断した場合、複数の突発事象情報の検出信頼度情報を比較し、高い信頼度情報をもつ高信頼度突発事象を基準にして、この高信頼度突発事象の下流に位置する低信頼度突発事象は削除し、上流の前記低信頼度突発事象は高信頼度突発事象と空間的に融合して、１つの融合突発事象を生成し、この融合突発事象を表示する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、複数の手法にて生成された突発事象情報を信頼度に応じて融合することで、ユーザによる交通情報の把握を容易にし、信頼性の高い突発事象情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明を用いた交通情報システムの実施形態を図面に基づき説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明に係る交通情報システムの全体構成図である。図１に示すように、交通情報システムはセンタ装置１と複数の端末装置２００より構成される。センタ装置１は、交通情報受信部１０，プローブデータ受信部２０，プローブデータ処理部３０，地図データ蓄積部３５，現況交通情報記憶部４０，統計処理部５０，日時情報記憶部５５，統計交通情報記憶部６０，突発事象検出部７０，検出閾値情報生成部７２，検出閾値情報記憶部７５，突発事象情報記憶部８０，突発事象情報送信部９０の各処理部を含んで構成されている。センタ装置１は、図示しないＣＰＵと記憶装置とを含んで構成されたコンピュータによって実現され、センタ装置１を構成する各処理部は、前記ＣＰＵがこの記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、ＲＡＭ，不揮発性メモリ，ハードディスク装置などによって構成される。
【００１８】
端末装置２００は、突発事象情報受信部２１０，突発事象情報記憶部２２０，事象融合処理部２６０，地図データ蓄積部２３５，表示部２５０の各処理部を含んで構成される。また事象融合処理部２６０は、突発事象同一判定部２２５，空間融合処理部２３０，時間融合処理部２４０を含んで構成される。端末装置２００は、図示しないＣＰＵと記憶装置と表示装置とを含んで構成されたコンピュータによって実現され、端末装置２００を構成する各処理部は、ＣＰＵが前記記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、ＲＡＭ，不揮発性メモリ，ハードディスク装置などによって構成され、表示装置は、ディスプレイ装置などによって構成される。
【００１９】
センタ装置１は、交通情報の受信に交通情報受信部１０と、プローブデータ受信部２０を用いる。これらの受信部は、受信する交通情報により使い分けられる。まず交通情報受信部１０は、センタ装置１とは異なる交通情報センタにて生成した交通情報を受信する。ここでの交通情報とは、路上センサから収集したデータから道路リンク単位の旅行時間及び渋滞度に加工された情報や、事故や工事などの突発事象情報やそれに伴う規制情報を言う。前者の道路リンク単位の旅行時間及び渋滞度は、現況交通情報記憶部４０へ格納し、後者の突発事象情報・規制情報は、突発事象情報記憶部８０へ格納する。この時、交通情報受信部１０で受信した突発事象情報・規制情報については、その検出信頼度も合わせて格納する。また、交通情報受信部１０は、現況の交通情報をリアルタイムで受信するだけでなく、センタ装置１とは異なる外部のセンタ装置にて過去一定期間蓄積した交通情報をオフラインで収集し、リアルタイムで受信した交通情報と同様に現況交通情報記憶部４０及び突発事象情報記憶部８０へ格納する機能も有する。
【００２０】
プローブデータ受信部２０は、プローブカーにより収集されたプローブデータを受信する。センタ装置１とプローブカーは、光ビーコン，有線ＬＡＮ，無線ＬＡＮ，携帯電話，ＤＳＲＣなどの通信手段により接続されている。ここでの有線ＬＡＮによる通信手段とは、プローブカーに備えられた蓄積装置（ハードディスク，メモリなど）に、プローブデータを蓄積し、その蓄積装置をプローブカーからはずして、自宅のコンピュータに接続し、その自宅のコンピュータからインターネットを通じて、交通情報センターと接続することを意味している。
【００２１】
プローブデータは、一定時間や一定走行距離の間隔で収集されるものとする。プローブデータの内容は、プローブカーの固有ＩＤ情報，プローブカーの走行した位置情報，プローブデータを収集した時刻情報を含んでいる。プローブカーの固有ＩＤ情報は、プローブカーの車番，プローブカーに搭載されている車載機のシリアルナンバーなど、プローブデータを収集した車両を特定するための情報である。位置情報は、プローブカーの車載機に搭載しているＧＰＳ装置が測位した緯度・経度情報、又は、プローブカーが走行した道路リンクのリンクＩＤで表される。道路リンクのリンクＩＤとは、車載機に搭載している地図情報において、道路の交差点や分岐点などで区切られた部分（道路リンク）毎に定義されている番号である。この番号により、道路リンクが特定できる。時刻情報は、位置情報を取得した時刻の情報である。
【００２２】
図２（ａ），（ｂ）に、プローブデータ受信部２０で受信するプローブデータの構成を示す。図２（ａ）に示すプローブデータの構成は、位置情報を緯度・経度情報で構成した例である。また図２（ｂ）に示す例は、プローブデータの位置情報をリンクＩＤで構成した例である。
【００２３】
地図データ蓄積部３５は、道路地図の電子データを蓄積している。図３（ａ）に、地図データ蓄積部３５に蓄積されている道路地図のデータ構成を示す。道路地図は道路リンクデータの集まりとして管理されている。各道路リンクデータは、道路リンクを特定するリンクＩＤと、道路リンクの始端のノードＩＤ及びその緯度・緯度の情報，終端のノードＩＤ及びその緯度・経度の情報，道路リンクの長さ，対象の道路リンクに接続する他の道路リンク数、及び他の道路リンクが接続する接続ノードの接続ノードＩＤとその接続ノードに接続する道路リンクのリンクＩＤから成り立つ。図３（ｂ）は、図３（ｃ）に示す道路リンクを例に、リンクＩＤが００１の道路リンクについてデータ構成を表している。図３（ｂ）のデータは、リンクＩＤが００１の道路リンクは、始端ノードの始端ノードＩＤが１００、終端ノードの終端ノードＩＤが２００であり、始端ノードにはリンクＩＤが００２の道路リンクが、終端ノードにはリンクＩＤが００３の道路リンクがそれぞれ接続されていることを表している。
【００２４】
プローブデータ処理部３０は、地図データ蓄積部３５に格納されている道路地図データを用いて、プローブデータ受信部２０から取得したプローブデータを処理し、現況交通情報記憶部４０へ格納する。プローブデータ受信部２０で受信したプローブデータは、位置情報とその位置情報を取得した時刻情報から構成されている。この時、プローブデータの位置情報が緯度・経度情報である場合には、後述する処理によりこれをリンク列の走行経路へ変換する必要がある。始めに、プローブデータを収集した車両の運転開始から終了までの１トリップの点の位置情報を道路リンク上にマッチングし、次にマッチングした点を通過するように、経路探索を行う。最後に、この経路探索結果を、リンク列に分割する。プローブデータの位置情報が通過したリンクＩＤである場合には、経路探索により各リンクＩＤに対応した経路を順番に通過する経路を求めた上で、その経路をリンク列に分解する。そして、経路を分解した各リンク列に流入する流入時刻を求める。
【００２５】
プローブデータの位置情報が緯度・経度情報である場合に、プローブデータ処理部３０において、プローブデータからリンク列データへ変換する処理フローを図４に示す。始めに、プローブデータ受信部２０で受信したプローブデータ送信してきた全ての車両（プローブカー）についてマッチング処理・経路探索処理が終了したかを判定する（ステップＳ１）。
【００２６】
全ての車両についてマッチング処理・経路探索処理が終了していない場合（ステップＳ１でＮｏ）、処理対象とする車両を選択し、プローブデータ受信部２０から、リンク列データへの変換対象となるその車両のプローブデータを取得する（ステップＳ１０）。次に、地図データ蓄積部３５から、処理対象とする領域の道路地図データを取得する（ステップＳ２０）。例えばこの領域は、対象とするプローブカーが走行した緯度・経度の最大値，最小値で定まる矩形領域を覆う地図メッシュに相当するものとする。以下、ステップＳ１０からステップＳ６０までの処理は、プローブデータ受信部２０でプローブデータを受信した車両毎に行う。
【００２７】
次にステップＳ２５では、１台の車両から受信した全プローブデータを１トリップ単位に分割する。この１トリップとは、出発地点から目的地点までの走行をいう。例えば、１日の中で、出社時に自宅から会社へ運転し、会社からの帰宅時に会社から自宅へ運転した場合は、２トリップ（自宅から会社，会社から自宅）となる。この分割処理は、車両のプローブデータを収集した時刻で、プローブデータを古いものから新しいものへ時系列順に並べ、各プローブデータの時刻を用いて行われる。時系列順に並べたプローブデータのサンプル数をｎ（ｎ＝１…Ｎ）とし、ｎ番目のプローブデータの時刻をＰ＿ＤＡＴＡ(ｎ)とするとき、その時刻差Ｐ＿ＤＩＦＦは、
Ｐ＿ＤＩＦＦ(ｎ)＝Ｐ＿ＤＡＴＡ(ｎ)−Ｐ＿ＤＡＴＡ(ｎ−１) …（式１）
となる。このＰ＿ＤＩＦＦ(ｎ)をすべてのｎについて求め、このＰ＿ＤＩＦＦ(ｎ)が閾値を超えた場合、Ｐ＿ＤＡＴＡ(ｎ)とＰ＿ＤＡＴＡ(ｎ−１)で、トリップが分割できる。この閾値は、プローブカーがセンタ装置１にプローブデータをアップリンクするタイミングの間隔より、大きい数値を持つ必要がある。
【００２８】
次に、対象車両のプローブデータの全てのトリップにおいて地図上にマッチング処理したかを判定する（ステップＳ３０）。全てのプローブデータに対してマッチング処理が終了していない場合（ステップＳ３０でＮｏ）、未処理のトリップを１つ選択して、このトリップにおけるプローブデータを地図上にマッチングする（ステップＳ４０）。プローブデータのマッチング処理では、プローブデータに直接対応する位置（緯度・経度）をプローブ点とし、このプローブ点から、周辺の道路リンクに垂線を下ろす。この垂線の長さが最短の道路リンクを、プローブ点にマッチングした道路リンクとして決定する。道路リンクにマッチングしたプローブデータは、マッチングした道路リンクのリンクＩＤと、垂線の足が道路リンクと交わる点（マッチング点）と、マッチングした道路リンクの終端ノードからマッチング点までの距離のデータから構成される。
【００２９】
全トリップについて全てのプローブデータをマッチング処理し終えた場合（ステップＳ３０でＹｅｓ）、各トリップの始点・終点に対応するマッチング点を出発地と目的地とし、残りのマッチング点の情報を時刻順に経由地点として、経路探索処理を行い、車両の走行経路を生成する（ステップＳ５０）。全てのプローブデータを道路上にマッチングしても、プローブデータの収集間隔や各道路リンクのリンク長によっては、プローブデータがマッチングした道路リンクが全て連続しているとは限らない。そこでこの経路探索処理により、マッチング点を経由地点として対応する通過時刻の順番にこれら経由地点を通過する走行経路を求めることで、プローブデータを収集した車両が走行した道路リンク（走行リンク）のリンクＩＤを得ることができる。この経路探索処理により得られる走行リンクの中には、マッチング点に対応しない道路リンクも含まれる。経路探索の際に考慮される道路リンクの接続関係には、地図データ蓄積部３５に格納されている接続道路リンクＩＤ情報を用いる。
【００３０】
次に、走行した道路リンクと、プローブデータの時刻情報から、プローブデータに対応するマッチング点と次のプローブデータのマッチング点の間を走行した時の平均速度を求め、リンク毎の流入・流出時刻を求める（ステップＳ６０）。２つのマッチング点間の距離は、走行経路上でこの２つのマッチング点に対応した道路リンクに挟まれる各道路リンクの長さと、マッチングの際に求めたマッチングした道路リンクの終端からマッチング点までの距離により求まる。また、２つのマッチング点間を走行するのに要した時間は、個々のマッチング点に対応するプローブデータの時刻情報の差とする。ここでは、マッチング点間の速度を一定と仮定し、２つのマッチング点間に存在する道路リンクについて接続ノード（リンクの始端ノード，終端ノード）を通過する時刻を求める。これにより、プローブカーが走行した道路リンクのリンクＩＤとその道路リンクの始端・終端ノードを通過する時刻を求めることができる。ここでの始端ノードを通過する時刻を流入時刻、終端ノードを通過する時刻を流出時刻とする。
【００３１】
全ての車両についてマッチング処理・経路探索処理が終了した場合（ステップＳ１でＹｅｓ）、生成した車両毎のリンク旅行時間データをリンク単位の旅行時間として収集する（ステップＳ７０）。この処理では、リンク毎に車両のリンク旅行時間データを抽出し、抽出した複数のリンク旅行時間の平均値を求める。つまり、道路リンクとその道路リンクのリンク旅行時間が１対１に対応する。最後に、収集したリンク単位の旅行時間を、現況交通情報記憶部４０へ格納する（ステップＳ８０）。
【００３２】
現況交通情報記憶部４０は、交通情報受信部１０で受信した道路リンク単位の旅行時間、及びプローブデータ処理部３０にて生成されたリンク単位の旅行時間を現況交通情報として格納する。なお、交通情報受信部１０で受信したが渋滞度である場合は、対応する道路リンクのリンク長と渋滞度に対応した平均速度から旅行時間を求めるものとする。
【００３３】
図５に、現況交通情報記憶部４０に格納された交通情報の構成を示す。格納する交通情報は、リンクＩＤ，交通情報の種類，リンク旅行時間及びそのリンク旅行時間を収集した収集時刻である。交通情報の種類とは、元の情報源を区別する指標であり、例えば、リンク旅行時間が、路上センサから収集され、交通情報受信部１０で受信したデータの場合は「１」を、プローブカーが収集し、プローブデータ受信部２０で受信したプローブデータから、プローブデータ処理部３０にて生成されたデータの場合は「２」を格納する。
【００３４】
日時情報記憶部５５は、年月日を表すカレンダーと日種が関連づけられ保存されている。このカレンダーと日種を関連付けた情報は、センタ装置１の管理者が予め生成しておく。日種とは、統計処理部５０で統計交通情報を生成する際に用いる、交通現象に影響を与える平日，休日などの要因の分類である。図６は、日時情報記憶部５５の構成を示している。以下では、日種を平日，休日の２種類として議論する。
【００３５】
統計交通情報記憶部６０には、日種毎，道路リンク毎に統計化された交通情報が保存される。図７に、統計交通情報記憶部６０に保存される統計交通情報のデータ構成を示す。統計交通情報記憶部６０には、リンクＩＤ，日種毎に、交通情報の種類，収集時刻とその収集時刻毎に統計化されたリンク旅行時間とリンク旅行時間の標準偏差、そして統計交通情報の生成に用いた交通情報のサンプル数を格納している。例えば、リンクＩＤ「００１」の平日で時刻１０：００の統計交通情報を生成する際に、２００７年１０月３日の１０：００のリンク旅行時間と、２００７年１０月４日の１０：００のリンク旅行時間を使用した場合、サンプル数は「２」となる。
【００３６】
統計処理部５０は、現況交通情報記憶部４０から取得した現況交通情報について、現況交通情報の収集時刻と日時情報記憶部５５を用いて道路リンク単位に日種で分類した上で統計処理して統計交通情報を生成し、統計交通情報記憶部６０へ格納する。なお、統計処理部５０における統計処理は、オフライン処理により行われる。
【００３７】
図８は、この統計処理部５０における、現況交通情報から統計交通情報を生成する処理フローを示している。始めに、現況交通情報記憶部４０に格納されている全ての道路リンクについて処理したかどうかを判定する（ステップＳ１０１）。全ての道路リンクについて処理した場合（ステップＳ１０１のＹｅｓ）、処理を終了する。全ての道路リンクについて処理していない場合（ステップＳ１０１のＮｏ）、対象とする道路リンクの収集時刻に該当する日種を、日時情報記憶部５５から抽出する（ステップＳ１０２）。このとき処理対象であるリンクＩＤを「Ｘ」、収集時刻を「ｔ」、日種を「ｎ」とし、リンク旅行時間をＴＩＭＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)とする。次に、統計交通情報記憶部６０から、リンクＩＤ，日種，収集時刻が同一である統計交通情報を抽出する（ステップＳ１０３）。次に、統計交通情報と現況交通情報を用いて、統計交通情報を更新する（ステップＳ１０４）。この時、統計処理した旅行時間をＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)、標準偏差をＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)、サンプル数をＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)とすると、統計交通情報の旅行時間は以下の式２に示すようなサンプル数を使ったリンク旅行時間の重み付き平均になる。さらに、同様に標準偏差ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)は式３により更新し、式４のようにサンプル数ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)に１を加えて、統計交通情報を更新する。
【００３８】
ＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝（ＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)×ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)
＋ＴＩＭＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)）／（ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＋１） …（式２）
ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝sqrt（（ＴＭＰ(ｎ，ｔ，Ｘ)−ＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)2）） …（式３）
ただし、ＴＭＰ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝＝（ＴＭＰ(ｎ，ｔ，Ｘ)×ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＋ＴＩＭＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)2）／（ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＋１）
ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＋１ …（式４）
次に（式２）（式３）（式４）で更新された統計交通情報を統計交通情報記憶部６０へ格納する（ステップＳ１０５）。
【００３９】
突発事象検出部７０は、現況交通情報記憶部４０に格納されている現況交通情報と、統計交通情報記憶部６０に格納されている統計交通情報を比較して、検出閾値情報記憶部７５を用いて突発事象を検出し、突発事象情報記憶部８０へ格納する。この突発事象検出部７０は、現況交通情報記憶部４０に格納されている交通情報を処理対象とする。突発事象検出部７０にて実施される突発事象検出方法は、統計交通情報と現況交通情報を比較することで、突発事象を自動で検出する方法である。この方法は、日常起こる渋滞を統計交通情報とし、現況交通情報との差分を求めることで、非日常的な渋滞を突発事象情報として捉える。ここでは、現況交通情報と、統計交通情報はリンク旅行時間であり、リンクＩＤ「Ｘ」，収集時刻「ｔ」，日種「ｎ」の差分のリンク旅行時間ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)を、
ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝ＴＩＭＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)−ＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)…（式５）
と定義する。
【００４０】
次に（式５）により求めた差分のリンク旅行時間ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)と複数の閾値を比較する。閾値の個数をＭ個とし、それぞれｍ番目の閾値をＤ(ｍ)とする（ｍ＝１…Ｍ）。各閾値については、０＜Ｄ(１)＜Ｄ(２)＜…＜Ｄ(Ｍ)が成り立ち、さらに閾値にはそれぞれ突発事象の検出信頼度と対応付けられる。検出信頼度とは、突発事象の検出結果の確かさを表す指標である。つまり、差分のリンク旅行時間ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)が大きい方が、突発的な事象が起きている可能性が高く、即ち検出信頼度も高いと言える。ここでは、差分のリンク旅行時間ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)をそれぞれの閾値Ｄ(ｍ)について大小関係を比較し、例えばＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)がＤ(１)以上Ｄ(２)未満となる場合は検出信頼度６８％、Ｄ(２)以上Ｄ(３)未満となる場合は検出信頼度９５％のようにする。
【００４１】
突発事象検出部７０で検出した突発事象情報は、突発事象情報記憶部８０へ格納する。また突発事象情報には、検出時刻と解消予定時刻も含まれる。ここでは、突発事象情報の検出時刻は、（式５）で突発事象が起こっていることを検出した現況交通情報の収集時刻「ｔ」とする。さらに突発事象情報の解消予定時刻については、センタ装置１の管理者が一律に決めている値、例えば３０分とする。
【００４２】
検出閾値情報生成部７２は、統計交通情報記憶部６０に格納されている統計交通情報を入力として、道路リンク，日種，時刻毎に、複数の検出の閾値とその個数及びそれぞれの閾値に対応する信頼度情報を検出閾値情報記憶部７５へ格納する。閾値の個数Ｍは、センタ装置１の管理者が決定する。
【００４３】
図９は、検出閾値情報生成部７２における処理を示すフロー図である。始めに統計交通情報記憶部６０に格納されている全ての道路リンクを処理したかどうかを判定する（ステップＳ８０１）。全ての道路リンクを処理した場合（ステップＳ８０１でＹｅｓ）、処理を終了する。以下処理対象となる道路リンクＩＤを「Ｘ」とする。全ての道路リンクを処理し終わっていない場合（ステップＳ８０１でＮｏ）、未処理の道路リンクから処理対象とする道路リンクを１つ選択し、その道路リンクにおける全ての日種について処理したかどうかを判定する（ステップＳ８０２）。以下処理対象とする日種を「ｎ」とする。全ての日種について処理した場合（ステップＳ８０２でＹｅｓ）、ステップＳ８０１へ進む。全ての日種について処理が終了していない場合（ステップＳ８０２でＮｏ）、全ての時刻について処理したかどうかを判定する（ステップＳ８０３）。以下処理対象とする時刻を「ｔ」とする。全てのリンクについて処理した場合（ステップＳ８０３でＹｅｓ）、ステップＳ８０２へ進む。全ての時刻について処理が終了していない場合（ステップＳ８０３でＮｏ）、処理対象とするリンクＩＤ，日種，時刻に該当する標準偏差ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)を統計交通情報記憶部６０から抽出し、検出閾値を求める（ステップＳ８０４）。リンクＩＤ「Ｘ」，収集時刻「ｔ」，日種「ｎ」でｍ番目の閾値をＤ(ｎ，ｔ，Ｘ，ｍ)（ｍ＝１…Ｍ）、また閾値Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，ｍ)以上閾値Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，ｍ＋１)未満の検出信頼度をＰ(ｎ，ｔ，Ｘ，ｍ)とする。標準偏差ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)を用いた検出の閾値の算出は、例えば以下のように決める。
【００４４】
Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，１)＝ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)
Ｐ(ｎ，ｔ，Ｘ，１)＝６８％
Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，２)＝２×ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)
Ｐ(ｎ，ｔ，Ｘ，２)＝９５％
Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，３)＝３×ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)
Ｐ(ｎ，ｔ，Ｘ，３)＝９９％
Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，３）＝４×ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)
次に求めたＭ個の閾値と対応する検出信頼度を検出閾値情報記憶部７５に格納する（ステップＳ８０５）。
【００４５】
なお、検出閾値情報生成部７２における複数の閾値とそれぞれの閾値に対応する信頼度情報の計算は、統計処理部５０における統計処理と同様、オフライン処理により行われる。
【００４６】
検出閾値情報記憶部７５は、突発事象検出部７０に用いる差分のリンク旅行時間の複数の閾値とそれに対応する信頼度を、道路リンク，日種，時刻毎に記憶している。図１０は、検出閾値情報記憶部７５の構成を表している。検出閾値情報記憶部は、リンクＩＤ毎に管理されている。突発事象検出部７０では、リンクＩＤ「Ｘ」，収集時刻「ｔ」，日種「ｎ」に該当する閾値と検出信頼度の複数のセットを、検出閾値情報記憶部７５から抽出して検出を行う。
【００４７】
突発事象情報記憶部８０は、交通情報受信部１０から受信した突発事象情報と、突発事象検出部７０にて検出した突発事象情報を格納している。図１１に突発事象情報記憶部の構成を示す。突発事象情報記憶部は、突発事象ＩＤ，始端位置情報，終端位置情報，検出信頼度，検出時刻，解消予定時刻を突発事象ＩＤ毎に構成されている。突発事象ＩＤは、交通情報受信部１０又は突発事象検出部７０から突発事象情報が格納されるときに定義される。
【００４８】
始端位置情報，終端位置情報は、突発事象の位置を表している。突発事象情報の位置情報には点と線の２種類がある。点の突発事象の位置情報は、緯度・経度で表現される。このため始端位置情報のみ位置情報が格納される。点の突発事象情報は、例えば、事故や故障車などの点で現すことのできる突発的な事象である。また、線の突発事象の位置情報は、始端位置情報と終端位置情報から構成される。線の突発事象情報の場合、位置情報は、例えば、工事などの連続した道路で事象が起きている場合、開始の道路リンクにおける始端の緯度・経度を始端位置情報へ、最後の道路リンクにおける終端の緯度・経度を終端位置情報へ格納する。また突発事象検出部７０で検出された突発事象が道路リンク単位の場合、同様にしてその道路リンク列の最初の道路リンクにおける始端の緯度・経度と最後の道路リンクにおける終端の緯度・経度の情報を位置情報へ格納する。もし、道路リンク１本のみの検出だった場合は、始端位置情報と終端位置情報にその道路リンクの始端の緯度・経度と終端の緯度・経度をそれぞれ格納する。
【００４９】
突発事象の検出信頼度は、突発事象を検出したときに、その検出結果がどのくらい信頼できるのかどうかを表す指標であり、上記のように、プローブデータから突発事象を検出した場合には、検出閾値情報記憶部７５に格納されている閾値情報に基づき決定される。また交通情報受信部１０にて、事故の報告によって突発事象情報を受信した場合、実際に事故の目撃者からの通報のために信頼度は高く、検出信頼度には「９５％」が格納される。また検出時刻としては、その突発事象情報に含まれる検出時刻を格納する。解消予定時刻についても、突発事象情報受信時に予め設定されている値を用い、例えば、事故の継続時間を３０分と決めておき、検出時刻から３０分後の情報を解消予定時刻として格納する。
【００５０】
突発事象情報送信部９０は、突発事象情報記憶部８０を常に監視し、新しく突発事象情報記憶部８０に突発事象情報が格納されたとき、その情報を抽出して端末装置２００へ送信する。センタ装置１と端末装置２００は、光ビーコン，無線ＬＡＮ，携帯電話，ＤＳＲＣなどの通信手段により接続されている。以上がセンタ装置１の構成になる。
【００５１】
端末装置２００の突発事象情報受信部２１０は、センタ装置１の突発事象情報送信部９０から送信される突発事象情報を受信し、突発事象情報記憶部２２０に格納する。
【００５２】
突発事象情報記憶部２２０は、突発事象情報受信部２１０からの突発事象情報を記憶する。図１２に突発事象情報記憶部２２０に記憶される突発事象情報の構成図を示す。突発事象情報は、突発事象ＩＤ，始端位置情報，終端位置情報，検出信頼度，検出時刻，解消予定時刻，融合事象ＩＤから構成される。突発事象ＩＤ，始端位置情報，終端位置情報，検出信頼度，検出時刻，解消予定時刻は、センタ装置１の突発事象情報記憶部８０に格納されている突発事象情報と同様である。融合事象ＩＤとは、空間融合処理部２３０と時間融合処理部２４０にて、複数の突発事象情報を融合したときにその元になる突発事象情報のＩＤを格納する。ここでの突発事象ＩＤは、センタ装置１の突発事象情報記憶部８０に格納されているものと同様である。また融合後の突発事象ＩＤは、元の突発事象ＩＤとは重複しないように突発事象同一判定部２２５にて設定される。例えば、センタ装置１と端末装置２００で突発事象ＩＤの番号を「００００１〜９９９９９」としたとき、融合事象ＩＤは「１０００００〜」とする。
【００５３】
地図データ蓄積部２３５は、道路地図の電子データを蓄積しており、交通情報センタ１の地図データ蓄積部３５と同じデータ構成である。
【００５４】
突発事象同一判定部２２５は、突発事象情報受信部２１０にて受信した突発事象情報と、突発事象情報記憶部２２０に蓄積している突発事象情報を比較し、新たに受信した突発事象情報が既に蓄積されている突発事象情報と同じ突発事象に基づいた情報であるかどうかを判定する。
【００５５】
図１３に、事象融合処理部２６０の処理フローを示す。ここでは突発事象情報受信部２１０にて受信した突発事象情報の突発事象ＩＤを(Ｘ)とし、検出信頼度をＣ(Ｘ)、検出時刻をＴＩＭＥ＿Ｓ(Ｘ)、解消予定時刻をＴＩＭＥ＿Ｅ(Ｘ)として表す。同様に、突発事象情報記憶部２２０から処理対象として読み出した突発事象情報の突発事象ＩＤを(Ｙ)とする。
【００５６】
始めに、突発事象情報記憶部２２０に格納されている全ての突発事象情報について処理したかどうかを判定する（ステップＳ２０１）。全ての突発事象情報について処理が終了していない場合（ステップＳ２０１でＮｏ）、処理対象とする事象情報(Ｙ)を突発事象情報記憶部２２０から読み出す。突発事象同一判定部２２５では、まずこの事象情報(Ｙ)と突発事象情報受信部２１０にて受信した突発事象情報である事象情報(Ｘ)の検出時刻の時間差が許容範囲内かどうかを判断する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２では、ＴＩＭＥ＿Ｓ(Ｘ)とＴＩＭＥ＿Ｓ(Ｙ)を比較し、この時間差が閾値Ｔを超えないかどうかを判断する。閾値Ｔを超える場合（ステップＳ２０２でＮｏ）、事象情報(Ｘ)と事象情報(Ｙ)を異なる突発事象と見なしてステップＳ２０１へ進む。閾値Ｔを越えない場合（ステップＳ２０２でＹｅｓ）、次に突発事象同一判定部２２５では、処理対象の事象情報(Ｙ)と事象情報(Ｘ)とが隣接しているかどうかを判定する（ステップＳ２０３）。
【００５７】
ステップＳ２０３の処理では、まず、各事象情報について、対応する道路リンク列を求める。この場合、事象情報に格納されている始端位置情報と終端位置情報を用い、始端位置情報に格納されている緯度・経度を出発地点、終端位置情報に格納されている緯度・経度を目的地点として経路探索を行って求めた経路を構成する道路リンク列と、逆に終端位置情報に格納されている緯度・経度を出発地点、始端位置情報に格納されている緯度・経度を目的地点として経路探索を行って求めた経路を構成する道路リンク列の２つを求め、２つの経路長が短いほうの道路リンク列を、突発事象発生区間とする。そしてこの経路を求めた時に出発地点とした緯度・経度を上流側位置とし、目的地点とした緯度・経度を下流側位置とする。事象情報(Ｘ)について求めた上流側位置情報をＰｏｓ＿Ｓ(Ｘ)、下流側位置情報をＰｏｓ＿Ｅ(Ｘ)と表す。
【００５８】
なお、突発事象情報が点の情報であり、始端位置情報のみの場合は、終端位置情報が始端位置情報と同じであるものとし、Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)＝Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｘ)とする。そして、事象情報に対応する道路リンク列は、点の情報が存在する１個の道路リンクということになる。
【００５９】
次に、２つの事象情報(Ｘ)，事象情報(Ｙ)の位置関係を判断する。事象情報(Ｘ)に対応する道路リンク列を、（ＬＸ(１)，…，ＬＸ(ｉ)，…，ＬＸ(Ｎ)）、事象情報(Ｙ)に対応する道路リンク列を、（ＬＹ(１)，…，ＬＹ(ｊ)，…，ＬＹ(Ｍ)）としたとき、一方の道路リンク列が他方の道路リンク列の一部又は全部と一致するか、２つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合の２つに分かれる。ここで道路リンク列が一致するとは、リンクＩＤとその並びの順番が同じであることを意味する。一方の道路リンク列が他方の道路リンク列の一部又は全部と一致する場合は、２つの事象情報が重複又は交差していることを意味するため、２つの突発事象は隣接しているものと判断する。
【００６０】
２つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合は、２つの突発事象が離れていることを意味するため、次に、２つの突発事象間の距離Ｌを求める。
【００６１】
距離Ｌの算出には、図４のステップＳ５０にて用いた経路探索処理と同様の処理を行う。ここではＰｏｓ＿Ｓ(Ｘ)，Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｘ)とＰｏｓ＿Ｓ(Ｙ)，Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｙ)を出発地と目的地とする組合せを考慮して、経路探索結果の経路長を距離Ｌとする。Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)とＰｏｓ＿Ｓ(Ｙ)とのどちらを出発地側と目的地側に設定するのかを考えたときに、一方の下流側が他方の上流側に繋がることを考えると、出発地：Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｘ)−目的地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｙ)の場合と、出発地：Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｙ)−目的地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)の場合の２パターンがある。このときは、２パターンについて経路探索処理し、求めた経路の距離が短いパターンの経路の距離をＬとして採用する。そしてこの距離の短い組合せの出発地側となった突発事象情報を上流事象、目的地側となった突発事象情報を下流事象とする。
【００６２】
なお、突発事象情報(Ｘ)の位置と突発事象情報(Ｙ)の位置が完全に一致する場合は、距離Ｌの値は「０」になる。
【００６３】
次に求めた距離Ｌがある一定の閾値ε以下かどうかを判定する。距離Ｌが閾値ε以下の場合、事象情報(Ｘ)が対応する突発事象と、事象情報(Ｙ)が対応する突発事象は隣接していると判定する。距離Ｌが閾値εより大きい場合、２つの突発事象は隣接していないと判定する。
【００６４】
以上の処理により、２つの事象情報が隣接していないと判断した場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）には、ステップＳ２０１へ進み、隣接していると判断した場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）には、次のステップＳ２０４へ進む。
【００６５】
ステップＳ２０４では、まず空間融合処理部２３０により、同一と判定された２つの突発事象の位置関係と検出信頼度に基づき、突発事象情報の位置情報を融合する。まず、突発事象情報記憶部２２０から検出信頼度Ｃ(Ｘ)，Ｃ(Ｙ)を抽出する。次に事象情報(Ｘ)と事象情報(Ｙ)の位置関係と、取得した突発事象情報の検出信頼度を元に、突発事象の位置情報を融合する。検出信頼度の高い突発事象情報の位置を基準に、その下流に検出信頼度の低い突発事象情報があった場合は下流にあたるこの検出信頼度の低い突発事象情報を削除し、上流の事象情報については、検出信頼度の低い突発事象情報の位置情報を融合する。また、検出信頼度が同じであった場合にも、２つの突発事象情報の位置情報を融合する。以下では、検出信頼度の高い突発事象を高信頼度突発事象、検出信頼度の低い突発事象を低信頼度突発事象、融合した突発事象を融合突発事象と定義する。
【００６６】
まず、２つの突発事象の事象情報(Ｘ)，事象情報(Ｙ)について、Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)＝Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｘ)，Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｙ)＝Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｙ)であった場合、即ち両方の突発事象が点の情報である場合については、一方の事象情報の検出信頼度が高くＣ(Ｘ)＞Ｃ(Ｙ)又はＣ(Ｙ)＞Ｃ(Ｘ)であって、Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)＝Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｙ)であるか、高信頼度突発事象が上流事象である場合、高信頼度突発事象に対応した事象情報を融合突発事象として突発事象情報記憶部２２０に登録し、低信頼度突発事象に対応した事象情報を削除する。また２つの事象情報の検出信頼度が同じであるか又は高信頼度突発事象が下流事象である場合、上流事象の上流側位置情報を出発点とし、下流事象の上流側位置情報を目的地とした時の経路探索を行い、経路探索により求まった経路を構成する道路リンク列を融合した高信頼度突発事象として突発事象情報記憶部２２０に登録する。融合突発事象の事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録する際には、前述の通り、突発事象情報を融合したときにその元になる事象情報の突発事象ＩＤを融合事象ＩＤに追加するが、一方の事象情報が融合突発事象であった場合は、融合事象ＩＤに格納されている突発事象ＩＤを、突発事象ＩＤ同士が重複しないように、もう一方の事象情報の突発事象ＩＤとマージした上で、融合事象ＩＤに格納する。
【００６７】
次に、２つの突発事象の事象情報(Ｘ)，事象情報(Ｙ)の位置関係に基づき、一方の突発事象に対応した道路リンク列の全てが他方の突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致する場合、即ち、２つの道路リンク列が完全に一致するかあるいは一方の道路リンク列が他方の道路リンク列を含む場合、２つの突発事象の検出信頼度が同じであるか、又は低信頼度突発事象に対応した道路リンク列の全てが高信頼度突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致していれば、他方の道路リンク列の全てを含む突発事象を融合突発事象として、その事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録する。逆に、高信頼度突発事象に対応した道路リンク列の全てが低信頼度突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致していれば、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録し、低信頼度突発事象の事象情報を削除する。
【００６８】
次に、一方の突発事象に対応した道路リンク列の一部が他方の突発事象に対応した道路リンク列の一部と一致する場合、即ち２つの道路リンク列の一部だけが重複する場合、まず２つの事象情報のどちらが上流側にあるのか調べる。この為、２つの事象情報を事象情報（Ａ），事象情報（Ｂ）とした時、出発地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ａ)−目的地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｂ)の場合と、出発地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｂ)−目的地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ａ)の場合の２パターンについて経路探索処理し、求めた経路の距離が短い組合せの出発地側となった事象情報を上流事象、目的地側となった事象情報を下流事象とする。そして、下流事象が高信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録する。一方、下流事象が低信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象に対応した事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録し、低信頼度突発事象に対応する事象情報を削除する。
【００６９】
次に２つの突発事象に対応する２つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合、前述の２つの突発事象間の距離Ｌを求めた処理により、どちらの突発事象が上流事象又は下流事象であるかが判明している。そして、上記の処理と同様にして、下流事象が高信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録する。一方、下流事象が低信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象に対応した事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録し、下流に位置する低信頼度突発事象に対応する事象情報を削除する。なおこの時、下流事象が低信頼度突発事象である場合に、上流事象である高信頼度突発事象が点の情報である場合には、融合突発事象も点の情報となる。
【００７０】
なお、融合突発事象の事象情報における検出信頼度は、融合した２つの事象情報における検出信頼度の内、高い検出信頼度の値が格納される。
【００７１】
次にステップＳ２０５では、時間融合処理部２４０により、同一と判定された２つの突発事象の検出信頼度に基づき、融合突発事象の事象情報における時間情報を融合する。この時間融合処理部２４０では、突発事象情報記憶部２２０の解消予定時刻情報を、高信頼度突発事象の事象情報に合わせる。そこで始めに、融合対象となる突発事象の事象情報から解消予定時刻情報と検出信頼度情報を抽出する。ここでは突発事象（Ａ）と突発事象（Ｂ）を考え、検出信頼度をそれぞれＣ(Ａ)，Ｃ(Ｂ)、解消予定時刻をそれぞれＴＩＭＥ＿Ｅ(Ａ)，ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ｂ)とする。次に抽出した突発事象の解消予定時刻ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ａ，Ｂ)を検出信頼度を用いて融合する。融合突発事象の解消予定時刻は、検出信頼度を用いた解消予定時刻の重み付き平均にて求める。
【００７２】
ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ａ，Ｂ)＝（Ｃ(Ａ)×ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ａ)＋Ｃ(Ｂ)×ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ｂ)） ／（Ｃ(Ａ)＋Ｃ(Ｂ)） …（式６）
あるいはまた、検出信頼度が高い方の突発事象の解消予定時刻を、融合突発事象の解消予定時刻にしてもよい。
【００７３】
次に融合した解消予定時刻を突発事象情報記憶部２２０に登録されている対象となる融合突発事象へ格納する。
【００７４】
受信した突発事象について、全ての突発事象情報との処理した場合（ステップＳ２０１でＹｅｓ）、ステップＳ２０６へ移動する。ステップＳ２０６では、突発事象情報記憶部２２０に格納されている突発事象における２つの事象情報の組合せが全て処理済となったか否かを調べ、未処理の組合せがあれば（Ｓ２０６：Ｎｏ）その１つを選択してステップＳ２０７へ移動する。以下では、突発事象情報記憶部２２０に格納されている突発事象の組合せが、事象情報（Ｕ）と事象情報（Ｖ）であるものとして説明する。
【００７５】
ここからの処理は、突発事象情報記憶部２２０に格納された事象情報について、互いに融合可能なものが無いか調べ、可能な限り融合を行う処理である。この為、図１３に示すステップＳ２０７からステップＳ２１０の処理は、前述のステップＳ２０２からステップＳ２０５の処理において、受信した突発事象の事象情報(Ｘ)と処理対象とする事象情報(Ｙ)を、それぞれ突発事象情報記憶部２２０に格納されている事象情報（Ｕ）と事象情報（Ｖ）の組合せで置き換えたものとなる。また、ステップＳ２０４において、新たな融合突発事象を突発事象情報記憶部２２０に格納する場合、その融合突発事象の融合事象ＩＤは、ステップＳ２０４における処理と同様であるが、事象情報（Ｕ）と事象情報（Ｖ）が共に融合突発事象である場合、それぞれの融合事象ＩＤに含まれる突発事象ＩＤが重複しないようにマージして、登録する事象情報の融合事象ＩＤに格納される。
【００７６】
ステップＳ２０６の判定処理で、突発事象情報記憶部２２０に格納されている突発事象における２つの事象情報の組合せが全て処理済となった場合（Ｓ２０６でＹｅｓ）、処理が終了する。
【００７７】
表示部２５０は、空間融合処理部２３０と時間融合処理部２４０によって融合された融合突発事象の事象情報を車載端末のディスプレイに表示する。図１４は端末装置２００の表示部２５０にて突発事象情報を表示するときの例を表した図である。図１４（ａ）は融合前の突発事象情報の表示例である。現況の交通情報，突発事象情報を道路リンクの線の太さによって区別する。また、道路リンクごとの渋滞度，突発事象の検出信頼度の大きさに応じて色を変えて表示している。また突発事象情報には点と線の情報がある。また、現況の交通情報，突発事象情報を区別する方法は、線の色相・彩度・明度を変える、線種を変えるなどの表示手法がある。さらにディスプレイ上では、１つの突発事象につき、突発事象発生を報じるコメントと、検出信頼度，検出時刻，解消予定時刻が表示される。図１４（ｂ）は融合後の突発事象情報の表示例である。図１４（ａ）と同様に、空間融合処理部２３０，時間融合処理部２４０にて融合された突発事象情報の検出時刻，解消予定時刻を表示する。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】交通情報システムの全体構成図である。
【図２】プローブデータの構成を示す図である。
【図３】地図データ蓄積部の構成を説明する図である。
【図４】プローブデータ処理部の動作を示した処理フロー図である。
【図５】現況交通情報記憶部に格納された交通情報の構成を示した図である。
【図６】日時情報記憶部の構成を示した図である。
【図７】統計交通情報記憶部の構成を示した図である。
【図８】統計処理部の動作を示した処理フロー図である。
【図９】検出閾値情報生成部の動作を示した処理フロー図である。
【図１０】センタ装置の突発事象情報記憶部の構成を示した図である。
【図１１】センタ装置の突発事象情報記憶部の構成を示した図である。
【図１２】端末装置の突発事象情報記憶部の構成を示した図である。
【図１３】事象融合処理部における突発事象の融合処理フローを示した図である。
【図１４】融合突発事象の表示の例を示した図である。
【符号の説明】
【００７９】
１ センタ装置
１０ 交通情報受信部
２０ プローブデータ受信部
３０ プローブデータ処理部
３５ 地図データ蓄積部
４０ 現況交通情報記憶部
５０ 統計処理部
５５ 日時情報記憶部
６０ 統計交通情報記憶部
７０ 突発事象検出部
７２ 検出閾値情報生成部
７５ 検出閾値情報記憶部
２００ 端末装置
２１０ 突発事象情報受信部
２２０ 突発事象情報記憶部
２２５ 突発事象同一判定部
２３０ 空間融合処理部
２３５ 地図データ蓄積部
２４０ 時間融合処理部
２５０ 表示部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の渋滞情報などの交通情報をドライバー等に提供するＩＴＳ（Intelligent Transport System）に利用可能な交通情報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の交通情報システムには、ＶＩＣＳ（Vehicle Information & Communication System）（登録商標）のように、交通渋滞などの交通情報を、路側に設けられた赤外線センサや光ビーコンを介して収集し、ＦＭ多重放送や路側に設けられた光ビーコン，電波ビーコンなどの施設を介して車載機器（例えば、カーナビゲーションシステム，カーテレビ，文字多重放送受信装置）に提供するサービスが知られている。
【０００３】
さらに近年では、車両自身をセンサとして交通情報を収集し、車載機器に提供する、プローブ交通情報サービスも注目を集めている。このシステムにおいて、車両は走行した位置情報，時刻情報などの履歴データ（プローブ情報）を収集し、携帯電話，無線などの通信機器を介して、交通情報センタにアップリンクする。このような車両はプローブカーと呼ばれている。交通情報センタでは、各車両から収集したプローブ情報を、リンクの交通情報に変換し、通信機器を介して、各車載機器に提供する。
【０００４】
これら従来技術は、渋滞などに関する生の情報（例えば渋滞中、何キロ渋滞などの情報）や、過去のデータに基づき渋滞の予測情報を提供している。また、プローブ交通情報は、プローブカーの走行位置とタイミングはランダムなものであるため、空間的に欠損が生じる。車載機器への情報表示、あるいは経路探索などの用途において、交通情報に欠損があると適切な処理ができないため、欠損データを空間的に補完する必要がある。プローブ交通情報サービスでは、補完した交通情報を含んだ形での交通情報を提供している。
【０００５】
さらに提供する交通情報として、渋滞の情報だけでなく、工事や事故などの突発的に起きる事象情報（以下、突発事象情報）も提供する場合、この突発事象情報の生成については、大きく２つの手法が存在する。
【０００６】
１つは、前述のＶＩＣＳのように、突発事象発生の報告を受けてから、突発事象情報を生成する方法である。この方法の長所は、報告を受けてから突発事象情報を生成するために、情報の信頼性が高いこと、また事象の種類やそれに伴う規制情報を提供することができるために、情報の分解能が細かいことが挙げられる。また短所は、事象発生の報告を必要とするため、事象発生から突発事象情報を提供するまでの時間の遅れがあること、また報告者に個人差があり、突発事象情報の質の差があることである。
【０００７】
２つは、路側に設けられた赤外線センサや光ビーコンを介して収集した交通情報やプローブカーで収集した交通情報から、突発事象発生を自動で検知し、突発事象情報を生成する方法である。ここでの交通情報とは、渋滞情報のことを言う。この方法の長所は、事象情報を提供するまでのタイムラグが短いこと、また報告者を必要としないため、突発事象情報の質の差がないことである。また短所は、情報が限られるため、事象の種類などの詳細な事象の検出が困難なこと、突発事象情報の信頼性がアルゴリズムの性能に依存することである。
【０００８】
後者の自動検知方法は、例えば特開２００５−２８５１０８号公報に記載がある。特開２００５−２８５１０８号公報に記載の技術では、過去の交通情報の統計値と、現況の交通情報を比較し、その偏差が閾値を超えたかどうかで、突発事象発生を検知する。この手法では、検知する対象は道路リンク単位であり、過去の交通情報の統計値と、現況交通情報との偏差の閾値の範囲を設定する際に、時間帯毎，地点毎に設定している。
【０００９】
以上のように、突発事象情報を生成するには報告によるものと、自動によるものがあり、それぞれ情報の信頼性，応答性が異なる。このため、１つの突発事象について、複数の突発事象情報を生成し、車載端末に配信したとき、複数の突発事象情報を同時に表示することになり、複数の突発事象が起きているかのような印象を車載端末のユーザに与え、混乱を与える恐れがある。
【００１０】
交通情報の車載端末での表示方法については、例えば特開２００６−７１５５５号公報に記載の技術がある。特開２００６−７１５５５号公報の記載の技術では、交通情報を配信する道路リンクに突発事象情報がある場合は、普段とは異なる渋滞であるため、信頼度を低く設定し、自然渋滞の場合は、信頼度を高く設定し、その信頼度情報に応じて、ナビゲーション装置での表示形態を変えている。
【００１１】
【特許文献１】特開２００５−２８５１０８号公報
【特許文献２】特開２００６−７１５５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
特開２００５−２８５１０８号公報における交通情報システムは、自動で突発事象情報を生成する方法であり、複数の突発事象生成方法で同一の突発事象情報を生成したときの扱いについては、考慮されていない。
【００１３】
特開２００６−７１５５５号公報におけるナビゲーション装置では、信頼度に応じて交通情報の表示形態を変えているが、同一の情報源から生成した信頼度の異なる交通情報を表示する場合、同一の道路リンクに信頼度の低い交通情報と、信頼度の高い交通情報が混在してしまい、ユーザによる交通情報の把握が難しくなる。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
このような課題を解決するため、本発明においては、突発的な事象に関する交通情報である突発事象情報を受信した場合、既に受信した突発事象情報があれば、新たに受信した突発事象情報がこの既に受信した突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものかを、突発事象の発生時刻と発生場所に基づき判断し、複数の突発事象情報が同一の突発事象情報から生成されたと判断した場合、複数の突発事象情報の検出信頼度情報を比較し、高い信頼度情報をもつ高信頼度突発事象を基準にして、この高信頼度突発事象の下流に位置する低信頼度突発事象は削除し、上流の前記低信頼度突発事象は高信頼度突発事象と空間的に融合して、１つの融合突発事象を生成し、この融合突発事象を表示する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、複数の手法にて生成された突発事象情報を信頼度に応じて融合することで、ユーザによる交通情報の把握を容易にし、信頼性の高い突発事象情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明を用いた交通情報システムの実施形態を図面に基づき説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明に係る交通情報システムの全体構成図である。図１に示すように、交通情報システムはセンタ装置１と複数の端末装置２００より構成される。センタ装置１は、交通情報受信部１０，プローブデータ受信部２０，プローブデータ処理部３０，地図データ蓄積部３５，現況交通情報記憶部４０，統計処理部５０，日時情報記憶部５５，統計交通情報記憶部６０，突発事象検出部７０，検出閾値情報生成部７２，検出閾値情報記憶部７５，突発事象情報記憶部８０，突発事象情報送信部９０の各処理部を含んで構成されている。センタ装置１は、図示しないＣＰＵと記憶装置とを含んで構成されたコンピュータによって実現され、センタ装置１を構成する各処理部は、前記ＣＰＵがこの記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、ＲＡＭ，不揮発性メモリ，ハードディスク装置などによって構成される。
【００１８】
端末装置２００は、突発事象情報受信部２１０，突発事象情報記憶部２２０，事象融合処理部２６０，地図データ蓄積部２３５，表示部２５０の各処理部を含んで構成される。また事象融合処理部２６０は、突発事象同一判定部２２５，空間融合処理部２３０，時間融合処理部２４０を含んで構成される。端末装置２００は、図示しないＣＰＵと記憶装置と表示装置とを含んで構成されたコンピュータによって実現され、端末装置２００を構成する各処理部は、ＣＰＵが前記記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、ＲＡＭ，不揮発性メモリ，ハードディスク装置などによって構成され、表示装置は、ディスプレイ装置などによって構成される。
【００１９】
センタ装置１は、交通情報の受信に交通情報受信部１０と、プローブデータ受信部２０を用いる。これらの受信部は、受信する交通情報により使い分けられる。まず交通情報受信部１０は、センタ装置１とは異なる交通情報センタにて生成した交通情報を受信する。ここでの交通情報とは、路上センサから収集したデータから道路リンク単位の旅行時間及び渋滞度に加工された情報や、事故や工事などの突発事象情報やそれに伴う規制情報を言う。前者の道路リンク単位の旅行時間及び渋滞度は、現況交通情報記憶部４０へ格納し、後者の突発事象情報・規制情報は、突発事象情報記憶部８０へ格納する。この時、交通情報受信部１０で受信した突発事象情報・規制情報については、その検出信頼度も合わせて格納する。また、交通情報受信部１０は、現況の交通情報をリアルタイムで受信するだけでなく、センタ装置１とは異なる外部のセンタ装置にて過去一定期間蓄積した交通情報をオフラインで収集し、リアルタイムで受信した交通情報と同様に現況交通情報記憶部４０及び突発事象情報記憶部８０へ格納する機能も有する。
【００２０】
プローブデータ受信部２０は、プローブカーにより収集されたプローブデータを受信する。センタ装置１とプローブカーは、光ビーコン，有線ＬＡＮ，無線ＬＡＮ，携帯電話，ＤＳＲＣなどの通信手段により接続されている。ここでの有線ＬＡＮによる通信手段とは、プローブカーに備えられた蓄積装置（ハードディスク，メモリなど）に、プローブデータを蓄積し、その蓄積装置をプローブカーからはずして、自宅のコンピュータに接続し、その自宅のコンピュータからインターネットを通じて、交通情報センターと接続することを意味している。
【００２１】
プローブデータは、一定時間や一定走行距離の間隔で収集されるものとする。プローブデータの内容は、プローブカーの固有ＩＤ情報，プローブカーの走行した位置情報，プローブデータを収集した時刻情報を含んでいる。プローブカーの固有ＩＤ情報は、プローブカーの車番，プローブカーに搭載されている車載機のシリアルナンバーなど、プローブデータを収集した車両を特定するための情報である。位置情報は、プローブカーの車載機に搭載しているＧＰＳ装置が測位した緯度・経度情報、又は、プローブカーが走行した道路リンクのリンクＩＤで表される。道路リンクのリンクＩＤとは、車載機に搭載している地図情報において、道路の交差点や分岐点などで区切られた部分（道路リンク）毎に定義されている番号である。この番号により、道路リンクが特定できる。時刻情報は、位置情報を取得した時刻の情報である。
【００２２】
図２（ａ），（ｂ）に、プローブデータ受信部２０で受信するプローブデータの構成を示す。図２（ａ）に示すプローブデータの構成は、位置情報を緯度・経度情報で構成した例である。また図２（ｂ）に示す例は、プローブデータの位置情報をリンクＩＤで構成した例である。
【００２３】
地図データ蓄積部３５は、道路地図の電子データを蓄積している。図３（ａ）に、地図データ蓄積部３５に蓄積されている道路地図のデータ構成を示す。道路地図は道路リンクデータの集まりとして管理されている。各道路リンクデータは、道路リンクを特定するリンクＩＤと、道路リンクの始端のノードＩＤ及びその緯度・緯度の情報，終端のノードＩＤ及びその緯度・経度の情報，道路リンクの長さ，対象の道路リンクに接続する他の道路リンク数、及び他の道路リンクが接続する接続ノードの接続ノードＩＤとその接続ノードに接続する道路リンクのリンクＩＤから成り立つ。図３（ｂ）は、図３（ｃ）に示す道路リンクを例に、リンクＩＤが００１の道路リンクについてデータ構成を表している。図３（ｂ）のデータは、リンクＩＤが００１の道路リンクは、始端ノードの始端ノードＩＤが１００、終端ノードの終端ノードＩＤが２００であり、始端ノードにはリンクＩＤが００２の道路リンクが、終端ノードにはリンクＩＤが００３の道路リンクがそれぞれ接続されていることを表している。
【００２４】
プローブデータ処理部３０は、地図データ蓄積部３５に格納されている道路地図データを用いて、プローブデータ受信部２０から取得したプローブデータを処理し、現況交通情報記憶部４０へ格納する。プローブデータ受信部２０で受信したプローブデータは、位置情報とその位置情報を取得した時刻情報から構成されている。この時、プローブデータの位置情報が緯度・経度情報である場合には、後述する処理によりこれをリンク列の走行経路へ変換する必要がある。始めに、プローブデータを収集した車両の運転開始から終了までの１トリップの点の位置情報を道路リンク上にマッチングし、次にマッチングした点を通過するように、経路探索を行う。最後に、この経路探索結果を、リンク列に分割する。プローブデータの位置情報が通過したリンクＩＤである場合には、経路探索により各リンクＩＤに対応した経路を順番に通過する経路を求めた上で、その経路をリンク列に分解する。そして、経路を分解した各リンク列に流入する流入時刻を求める。
【００２５】
プローブデータの位置情報が緯度・経度情報である場合に、プローブデータ処理部３０において、プローブデータからリンク列データへ変換する処理フローを図４に示す。始めに、プローブデータ受信部２０で受信したプローブデータ送信してきた全ての車両（プローブカー）についてマッチング処理・経路探索処理が終了したかを判定する（ステップＳ１）。
【００２６】
全ての車両についてマッチング処理・経路探索処理が終了していない場合（ステップＳ１でＮｏ）、処理対象とする車両を選択し、プローブデータ受信部２０から、リンク列データへの変換対象となるその車両のプローブデータを取得する（ステップＳ１０）。次に、地図データ蓄積部３５から、処理対象とする領域の道路地図データを取得する（ステップＳ２０）。例えばこの領域は、対象とするプローブカーが走行した緯度・経度の最大値，最小値で定まる矩形領域を覆う地図メッシュに相当するものとする。以下、ステップＳ１０からステップＳ６０までの処理は、プローブデータ受信部２０でプローブデータを受信した車両毎に行う。
【００２７】
次にステップＳ２５では、１台の車両から受信した全プローブデータを１トリップ単位に分割する。この１トリップとは、出発地点から目的地点までの走行をいう。例えば、１日の中で、出社時に自宅から会社へ運転し、会社からの帰宅時に会社から自宅へ運転した場合は、２トリップ（自宅から会社，会社から自宅）となる。この分割処理は、車両のプローブデータを収集した時刻で、プローブデータを古いものから新しいものへ時系列順に並べ、各プローブデータの時刻を用いて行われる。時系列順に並べたプローブデータのサンプル数をｎ（ｎ＝１…Ｎ）とし、ｎ番目のプローブデータの時刻をＰ＿ＤＡＴＡ(ｎ)とするとき、その時刻差Ｐ＿ＤＩＦＦは、
Ｐ＿ＤＩＦＦ(ｎ)＝Ｐ＿ＤＡＴＡ(ｎ)−Ｐ＿ＤＡＴＡ(ｎ−１) …（式１）
となる。このＰ＿ＤＩＦＦ(ｎ)をすべてのｎについて求め、このＰ＿ＤＩＦＦ(ｎ)が閾値を超えた場合、Ｐ＿ＤＡＴＡ(ｎ)とＰ＿ＤＡＴＡ(ｎ−１)で、トリップが分割できる。この閾値は、プローブカーがセンタ装置１にプローブデータをアップリンクするタイミングの間隔より、大きい数値を持つ必要がある。
【００２８】
次に、対象車両のプローブデータの全てのトリップにおいて地図上にマッチング処理したかを判定する（ステップＳ３０）。全てのプローブデータに対してマッチング処理が終了していない場合（ステップＳ３０でＮｏ）、未処理のトリップを１つ選択して、このトリップにおけるプローブデータを地図上にマッチングする（ステップＳ４０）。プローブデータのマッチング処理では、プローブデータに直接対応する位置（緯度・経度）をプローブ点とし、このプローブ点から、周辺の道路リンクに垂線を下ろす。この垂線の長さが最短の道路リンクを、プローブ点にマッチングした道路リンクとして決定する。道路リンクにマッチングしたプローブデータは、マッチングした道路リンクのリンクＩＤと、垂線の足が道路リンクと交わる点（マッチング点）と、マッチングした道路リンクの終端ノードからマッチング点までの距離のデータから構成される。
【００２９】
全トリップについて全てのプローブデータをマッチング処理し終えた場合（ステップＳ３０でＹｅｓ）、各トリップの始点・終点に対応するマッチング点を出発地と目的地とし、残りのマッチング点の情報を時刻順に経由地点として、経路探索処理を行い、車両の走行経路を生成する（ステップＳ５０）。全てのプローブデータを道路上にマッチングしても、プローブデータの収集間隔や各道路リンクのリンク長によっては、プローブデータがマッチングした道路リンクが全て連続しているとは限らない。そこでこの経路探索処理により、マッチング点を経由地点として対応する通過時刻の順番にこれら経由地点を通過する走行経路を求めることで、プローブデータを収集した車両が走行した道路リンク（走行リンク）のリンクＩＤを得ることができる。この経路探索処理により得られる走行リンクの中には、マッチング点に対応しない道路リンクも含まれる。経路探索の際に考慮される道路リンクの接続関係には、地図データ蓄積部３５に格納されている接続道路リンクＩＤ情報を用いる。
【００３０】
次に、走行した道路リンクと、プローブデータの時刻情報から、プローブデータに対応するマッチング点と次のプローブデータのマッチング点の間を走行した時の平均速度を求め、リンク毎の流入・流出時刻を求める（ステップＳ６０）。２つのマッチング点間の距離は、走行経路上でこの２つのマッチング点に対応した道路リンクに挟まれる各道路リンクの長さと、マッチングの際に求めたマッチングした道路リンクの終端からマッチング点までの距離により求まる。また、２つのマッチング点間を走行するのに要した時間は、個々のマッチング点に対応するプローブデータの時刻情報の差とする。ここでは、マッチング点間の速度を一定と仮定し、２つのマッチング点間に存在する道路リンクについて接続ノード（リンクの始端ノード，終端ノード）を通過する時刻を求める。これにより、プローブカーが走行した道路リンクのリンクＩＤとその道路リンクの始端・終端ノードを通過する時刻を求めることができる。ここでの始端ノードを通過する時刻を流入時刻、終端ノードを通過する時刻を流出時刻とする。
【００３１】
全ての車両についてマッチング処理・経路探索処理が終了した場合（ステップＳ１でＹｅｓ）、生成した車両毎のリンク旅行時間データをリンク単位の旅行時間として収集する（ステップＳ７０）。この処理では、リンク毎に車両のリンク旅行時間データを抽出し、抽出した複数のリンク旅行時間の平均値を求める。つまり、道路リンクとその道路リンクのリンク旅行時間が１対１に対応する。最後に、収集したリンク単位の旅行時間を、現況交通情報記憶部４０へ格納する（ステップＳ８０）。
【００３２】
現況交通情報記憶部４０は、交通情報受信部１０で受信した道路リンク単位の旅行時間、及びプローブデータ処理部３０にて生成されたリンク単位の旅行時間を現況交通情報として格納する。なお、交通情報受信部１０で受信したが渋滞度である場合は、対応する道路リンクのリンク長と渋滞度に対応した平均速度から旅行時間を求めるものとする。
【００３３】
図５に、現況交通情報記憶部４０に格納された交通情報の構成を示す。格納する交通情報は、リンクＩＤ，交通情報の種類，リンク旅行時間及びそのリンク旅行時間を収集した収集時刻である。交通情報の種類とは、元の情報源を区別する指標であり、例えば、リンク旅行時間が、路上センサから収集され、交通情報受信部１０で受信したデータの場合は「１」を、プローブカーが収集し、プローブデータ受信部２０で受信したプローブデータから、プローブデータ処理部３０にて生成されたデータの場合は「２」を格納する。
【００３４】
日時情報記憶部５５は、年月日を表すカレンダーと日種が関連づけられ保存されている。このカレンダーと日種を関連付けた情報は、センタ装置１の管理者が予め生成しておく。日種とは、統計処理部５０で統計交通情報を生成する際に用いる、交通現象に影響を与える平日，休日などの要因の分類である。図６は、日時情報記憶部５５の構成を示している。以下では、日種を平日，休日の２種類として議論する。
【００３５】
統計交通情報記憶部６０には、日種毎，道路リンク毎に統計化された交通情報が保存される。図７に、統計交通情報記憶部６０に保存される統計交通情報のデータ構成を示す。統計交通情報記憶部６０には、リンクＩＤ，日種毎に、交通情報の種類，収集時刻とその収集時刻毎に統計化されたリンク旅行時間とリンク旅行時間の標準偏差、そして統計交通情報の生成に用いた交通情報のサンプル数を格納している。例えば、リンクＩＤ「００１」の平日で時刻１０：００の統計交通情報を生成する際に、２００７年１０月３日の１０：００のリンク旅行時間と、２００７年１０月４日の１０：００のリンク旅行時間を使用した場合、サンプル数は「２」となる。
【００３６】
統計処理部５０は、現況交通情報記憶部４０から取得した現況交通情報について、現況交通情報の収集時刻と日時情報記憶部５５を用いて道路リンク単位に日種で分類した上で統計処理して統計交通情報を生成し、統計交通情報記憶部６０へ格納する。なお、統計処理部５０における統計処理は、オフライン処理により行われる。
【００３７】
図８は、この統計処理部５０における、現況交通情報から統計交通情報を生成する処理フローを示している。始めに、現況交通情報記憶部４０に格納されている全ての道路リンクについて処理したかどうかを判定する（ステップＳ１０１）。全ての道路リンクについて処理した場合（ステップＳ１０１のＹｅｓ）、処理を終了する。全ての道路リンクについて処理していない場合（ステップＳ１０１のＮｏ）、対象とする道路リンクの収集時刻に該当する日種を、日時情報記憶部５５から抽出する（ステップＳ１０２）。このとき処理対象であるリンクＩＤを「Ｘ」、収集時刻を「ｔ」、日種を「ｎ」とし、リンク旅行時間をＴＩＭＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)とする。次に、統計交通情報記憶部６０から、リンクＩＤ，日種，収集時刻が同一である統計交通情報を抽出する（ステップＳ１０３）。次に、統計交通情報と現況交通情報を用いて、統計交通情報を更新する（ステップＳ１０４）。この時、統計処理した旅行時間をＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)、標準偏差をＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)、サンプル数をＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)とすると、統計交通情報の旅行時間は以下の式２に示すようなサンプル数を使ったリンク旅行時間の重み付き平均になる。さらに、同様に標準偏差ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)は式３により更新し、式４のようにサンプル数ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)に１を加えて、統計交通情報を更新する。
【００３８】
ＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝（ＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)×ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)
＋ＴＩＭＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)）／（ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＋１） …（式２）
ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝sqrt（（ＴＭＰ(ｎ，ｔ，Ｘ)−ＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)2）） …（式３）
ただし、ＴＭＰ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝＝（ＴＭＰ(ｎ，ｔ，Ｘ)×ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＋ＴＩＭＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)2）／（ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＋１）
ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝ＳＡＭＰＬＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)＋１ …（式４）
次に（式２）（式３）（式４）で更新された統計交通情報を統計交通情報記憶部６０へ格納する（ステップＳ１０５）。
【００３９】
突発事象検出部７０は、現況交通情報記憶部４０に格納されている現況交通情報と、統計交通情報記憶部６０に格納されている統計交通情報を比較して、検出閾値情報記憶部７５を用いて突発事象を検出し、突発事象情報記憶部８０へ格納する。この突発事象検出部７０は、現況交通情報記憶部４０に格納されている交通情報を処理対象とする。突発事象検出部７０にて実施される突発事象検出方法は、統計交通情報と現況交通情報を比較することで、突発事象を自動で検出する方法である。この方法は、日常起こる渋滞を統計交通情報とし、現況交通情報との差分を求めることで、非日常的な渋滞を突発事象情報として捉える。ここでは、現況交通情報と、統計交通情報はリンク旅行時間であり、リンクＩＤ「Ｘ」，収集時刻「ｔ」，日種「ｎ」の差分のリンク旅行時間ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)を、
ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)＝ＴＩＭＥ(ｎ，ｔ，Ｘ)−ＴＯＫＥＩ(ｎ，ｔ，Ｘ)…（式５）
と定義する。
【００４０】
次に（式５）により求めた差分のリンク旅行時間ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)と複数の閾値を比較する。閾値の個数をＭ個とし、それぞれｍ番目の閾値をＤ(ｍ)とする（ｍ＝１…Ｍ）。各閾値については、０＜Ｄ(１)＜Ｄ(２)＜…＜Ｄ(Ｍ)が成り立ち、さらに閾値にはそれぞれ突発事象の検出信頼度と対応付けられる。検出信頼度とは、突発事象の検出結果の確かさを表す指標である。つまり、差分のリンク旅行時間ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)が大きい方が、突発的な事象が起きている可能性が高く、即ち検出信頼度も高いと言える。ここでは、差分のリンク旅行時間ＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)をそれぞれの閾値Ｄ(ｍ)について大小関係を比較し、例えばＤＩＦＦ(ｎ，ｔ，Ｘ)がＤ(１)以上Ｄ(２)未満となる場合は検出信頼度６８％、Ｄ(２)以上Ｄ(３)未満となる場合は検出信頼度９５％のようにする。
【００４１】
突発事象検出部７０で検出した突発事象情報は、突発事象情報記憶部８０へ格納する。また突発事象情報には、検出時刻と解消予定時刻も含まれる。ここでは、突発事象情報の検出時刻は、（式５）で突発事象が起こっていることを検出した現況交通情報の収集時刻「ｔ」とする。さらに突発事象情報の解消予定時刻については、センタ装置１の管理者が一律に決めている値、例えば３０分とする。
【００４２】
検出閾値情報生成部７２は、統計交通情報記憶部６０に格納されている統計交通情報を入力として、道路リンク，日種，時刻毎に、複数の検出の閾値とその個数及びそれぞれの閾値に対応する信頼度情報を検出閾値情報記憶部７５へ格納する。閾値の個数Ｍは、センタ装置１の管理者が決定する。
【００４３】
図９は、検出閾値情報生成部７２における処理を示すフロー図である。始めに統計交通情報記憶部６０に格納されている全ての道路リンクを処理したかどうかを判定する（ステップＳ８０１）。全ての道路リンクを処理した場合（ステップＳ８０１でＹｅｓ）、処理を終了する。以下処理対象となる道路リンクＩＤを「Ｘ」とする。全ての道路リンクを処理し終わっていない場合（ステップＳ８０１でＮｏ）、未処理の道路リンクから処理対象とする道路リンクを１つ選択し、その道路リンクにおける全ての日種について処理したかどうかを判定する（ステップＳ８０２）。以下処理対象とする日種を「ｎ」とする。全ての日種について処理した場合（ステップＳ８０２でＹｅｓ）、ステップＳ８０１へ進む。全ての日種について処理が終了していない場合（ステップＳ８０２でＮｏ）、全ての時刻について処理したかどうかを判定する（ステップＳ８０３）。以下処理対象とする時刻を「ｔ」とする。全てのリンクについて処理した場合（ステップＳ８０３でＹｅｓ）、ステップＳ８０２へ進む。全ての時刻について処理が終了していない場合（ステップＳ８０３でＮｏ）、処理対象とするリンクＩＤ，日種，時刻に該当する標準偏差ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)を統計交通情報記憶部６０から抽出し、検出閾値を求める（ステップＳ８０４）。リンクＩＤ「Ｘ」，収集時刻「ｔ」，日種「ｎ」でｍ番目の閾値をＤ(ｎ，ｔ，Ｘ，ｍ)（ｍ＝１…Ｍ）、また閾値Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，ｍ)以上閾値Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，ｍ＋１)未満の検出信頼度をＰ(ｎ，ｔ，Ｘ，ｍ)とする。標準偏差ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)を用いた検出の閾値の算出は、例えば以下のように決める。
【００４４】
Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，１)＝ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)
Ｐ(ｎ，ｔ，Ｘ，１)＝６８％
Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，２)＝２×ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)
Ｐ(ｎ，ｔ，Ｘ，２)＝９５％
Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，３)＝３×ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)
Ｐ(ｎ，ｔ，Ｘ，３)＝９９％
Ｄ(ｎ，ｔ，Ｘ，３）＝４×ＳＴＤ(ｎ，ｔ，Ｘ)
次に求めたＭ個の閾値と対応する検出信頼度を検出閾値情報記憶部７５に格納する（ステップＳ８０５）。
【００４５】
なお、検出閾値情報生成部７２における複数の閾値とそれぞれの閾値に対応する信頼度情報の計算は、統計処理部５０における統計処理と同様、オフライン処理により行われる。
【００４６】
検出閾値情報記憶部７５は、突発事象検出部７０に用いる差分のリンク旅行時間の複数の閾値とそれに対応する信頼度を、道路リンク，日種，時刻毎に記憶している。図１０は、検出閾値情報記憶部７５の構成を表している。検出閾値情報記憶部は、リンクＩＤ毎に管理されている。突発事象検出部７０では、リンクＩＤ「Ｘ」，収集時刻「ｔ」，日種「ｎ」に該当する閾値と検出信頼度の複数のセットを、検出閾値情報記憶部７５から抽出して検出を行う。
【００４７】
突発事象情報記憶部８０は、交通情報受信部１０から受信した突発事象情報と、突発事象検出部７０にて検出した突発事象情報を格納している。図１１に突発事象情報記憶部の構成を示す。突発事象情報記憶部は、突発事象ＩＤ，始端位置情報，終端位置情報，検出信頼度，検出時刻，解消予定時刻を突発事象ＩＤ毎に構成されている。突発事象ＩＤは、交通情報受信部１０又は突発事象検出部７０から突発事象情報が格納されるときに定義される。
【００４８】
始端位置情報，終端位置情報は、突発事象の位置を表している。突発事象情報の位置情報には点と線の２種類がある。点の突発事象の位置情報は、緯度・経度で表現される。このため始端位置情報のみ位置情報が格納される。点の突発事象情報は、例えば、事故や故障車などの点で現すことのできる突発的な事象である。また、線の突発事象の位置情報は、始端位置情報と終端位置情報から構成される。線の突発事象情報の場合、位置情報は、例えば、工事などの連続した道路で事象が起きている場合、開始の道路リンクにおける始端の緯度・経度を始端位置情報へ、最後の道路リンクにおける終端の緯度・経度を終端位置情報へ格納する。また突発事象検出部７０で検出された突発事象が道路リンク単位の場合、同様にしてその道路リンク列の最初の道路リンクにおける始端の緯度・経度と最後の道路リンクにおける終端の緯度・経度の情報を位置情報へ格納する。もし、道路リンク１本のみの検出だった場合は、始端位置情報と終端位置情報にその道路リンクの始端の緯度・経度と終端の緯度・経度をそれぞれ格納する。
【００４９】
突発事象の検出信頼度は、突発事象を検出したときに、その検出結果がどのくらい信頼できるのかどうかを表す指標であり、上記のように、プローブデータから突発事象を検出した場合には、検出閾値情報記憶部７５に格納されている閾値情報に基づき決定される。また交通情報受信部１０にて、事故の報告によって突発事象情報を受信した場合、実際に事故の目撃者からの通報のために信頼度は高く、検出信頼度には「９５％」が格納される。また検出時刻としては、その突発事象情報に含まれる検出時刻を格納する。解消予定時刻についても、突発事象情報受信時に予め設定されている値を用い、例えば、事故の継続時間を３０分と決めておき、検出時刻から３０分後の情報を解消予定時刻として格納する。
【００５０】
突発事象情報送信部９０は、突発事象情報記憶部８０を常に監視し、新しく突発事象情報記憶部８０に突発事象情報が格納されたとき、その情報を抽出して端末装置２００へ送信する。センタ装置１と端末装置２００は、光ビーコン，無線ＬＡＮ，携帯電話，ＤＳＲＣなどの通信手段により接続されている。以上がセンタ装置１の構成になる。
【００５１】
端末装置２００の突発事象情報受信部２１０は、センタ装置１の突発事象情報送信部９０から送信される突発事象情報を受信し、突発事象情報記憶部２２０に格納する。
【００５２】
突発事象情報記憶部２２０は、突発事象情報受信部２１０からの突発事象情報を記憶する。図１２に突発事象情報記憶部２２０に記憶される突発事象情報の構成図を示す。突発事象情報は、突発事象ＩＤ，始端位置情報，終端位置情報，検出信頼度，検出時刻，解消予定時刻，融合事象ＩＤから構成される。突発事象ＩＤ，始端位置情報，終端位置情報，検出信頼度，検出時刻，解消予定時刻は、センタ装置１の突発事象情報記憶部８０に格納されている突発事象情報と同様である。融合事象ＩＤとは、空間融合処理部２３０と時間融合処理部２４０にて、複数の突発事象情報を融合したときにその元になる突発事象情報のＩＤを格納する。ここでの突発事象ＩＤは、センタ装置１の突発事象情報記憶部８０に格納されているものと同様である。また融合後の突発事象ＩＤは、元の突発事象ＩＤとは重複しないように突発事象同一判定部２２５にて設定される。例えば、センタ装置１と端末装置２００で突発事象ＩＤの番号を「００００１〜９９９９９」としたとき、融合事象ＩＤは「１０００００〜」とする。
【００５３】
地図データ蓄積部２３５は、道路地図の電子データを蓄積しており、交通情報センタ１の地図データ蓄積部３５と同じデータ構成である。
【００５４】
突発事象同一判定部２２５は、突発事象情報受信部２１０にて受信した突発事象情報と、突発事象情報記憶部２２０に蓄積している突発事象情報を比較し、新たに受信した突発事象情報が既に蓄積されている突発事象情報と同じ突発事象に基づいた情報であるかどうかを判定する。
【００５５】
図１３に、事象融合処理部２６０の処理フローを示す。ここでは突発事象情報受信部２１０にて受信した突発事象情報の突発事象ＩＤを(Ｘ)とし、検出信頼度をＣ(Ｘ)、検出時刻をＴＩＭＥ＿Ｓ(Ｘ)、解消予定時刻をＴＩＭＥ＿Ｅ(Ｘ)として表す。同様に、突発事象情報記憶部２２０から処理対象として読み出した突発事象情報の突発事象ＩＤを(Ｙ)とする。
【００５６】
始めに、突発事象情報記憶部２２０に格納されている全ての突発事象情報について処理したかどうかを判定する（ステップＳ２０１）。全ての突発事象情報について処理が終了していない場合（ステップＳ２０１でＮｏ）、処理対象とする事象情報(Ｙ)を突発事象情報記憶部２２０から読み出す。突発事象同一判定部２２５では、まずこの事象情報(Ｙ)と突発事象情報受信部２１０にて受信した突発事象情報である事象情報(Ｘ)の検出時刻の時間差が許容範囲内かどうかを判断する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２では、ＴＩＭＥ＿Ｓ(Ｘ)とＴＩＭＥ＿Ｓ(Ｙ)を比較し、この時間差が閾値Ｔを超えないかどうかを判断する。閾値Ｔを超える場合（ステップＳ２０２でＮｏ）、事象情報(Ｘ)と事象情報(Ｙ)を異なる突発事象と見なしてステップＳ２０１へ進む。閾値Ｔを越えない場合（ステップＳ２０２でＹｅｓ）、次に突発事象同一判定部２２５では、処理対象の事象情報(Ｙ)と事象情報(Ｘ)とが隣接しているかどうかを判定する（ステップＳ２０３）。
【００５７】
ステップＳ２０３の処理では、まず、各事象情報について、対応する道路リンク列を求める。この場合、事象情報に格納されている始端位置情報と終端位置情報を用い、始端位置情報に格納されている緯度・経度を出発地点、終端位置情報に格納されている緯度・経度を目的地点として経路探索を行って求めた経路を構成する道路リンク列と、逆に終端位置情報に格納されている緯度・経度を出発地点、始端位置情報に格納されている緯度・経度を目的地点として経路探索を行って求めた経路を構成する道路リンク列の２つを求め、２つの経路長が短いほうの道路リンク列を、突発事象発生区間とする。そしてこの経路を求めた時に出発地点とした緯度・経度を上流側位置とし、目的地点とした緯度・経度を下流側位置とする。事象情報(Ｘ)について求めた上流側位置情報をＰｏｓ＿Ｓ(Ｘ)、下流側位置情報をＰｏｓ＿Ｅ(Ｘ)と表す。
【００５８】
なお、突発事象情報が点の情報であり、始端位置情報のみの場合は、終端位置情報が始端位置情報と同じであるものとし、Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)＝Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｘ)とする。そして、事象情報に対応する道路リンク列は、点の情報が存在する１個の道路リンクということになる。
【００５９】
次に、２つの事象情報(Ｘ)，事象情報(Ｙ)の位置関係を判断する。事象情報(Ｘ)に対応する道路リンク列を、（ＬＸ(１)，…，ＬＸ(ｉ)，…，ＬＸ(Ｎ)）、事象情報(Ｙ)に対応する道路リンク列を、（ＬＹ(１)，…，ＬＹ(ｊ)，…，ＬＹ(Ｍ)）としたとき、一方の道路リンク列が他方の道路リンク列の一部又は全部と一致するか、２つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合の２つに分かれる。ここで道路リンク列が一致するとは、リンクＩＤとその並びの順番が同じであることを意味する。一方の道路リンク列が他方の道路リンク列の一部又は全部と一致する場合は、２つの事象情報が重複又は交差していることを意味するため、２つの突発事象は隣接しているものと判断する。
【００６０】
２つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合は、２つの突発事象が離れていることを意味するため、次に、２つの突発事象間の距離Ｌを求める。
【００６１】
距離Ｌの算出には、図４のステップＳ５０にて用いた経路探索処理と同様の処理を行う。ここではＰｏｓ＿Ｓ(Ｘ)，Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｘ)とＰｏｓ＿Ｓ(Ｙ)，Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｙ)を出発地と目的地とする組合せを考慮して、経路探索結果の経路長を距離Ｌとする。Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)とＰｏｓ＿Ｓ(Ｙ)とのどちらを出発地側と目的地側に設定するのかを考えたときに、一方の下流側が他方の上流側に繋がることを考えると、出発地：Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｘ)−目的地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｙ)の場合と、出発地：Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｙ)−目的地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)の場合の２パターンがある。このときは、２パターンについて経路探索処理し、求めた経路の距離が短いパターンの経路の距離をＬとして採用する。そしてこの距離の短い組合せの出発地側となった突発事象情報を上流事象、目的地側となった突発事象情報を下流事象とする。
【００６２】
なお、突発事象情報(Ｘ)の位置と突発事象情報(Ｙ)の位置が完全に一致する場合は、距離Ｌの値は「０」になる。
【００６３】
次に求めた距離Ｌがある一定の閾値ε以下かどうかを判定する。距離Ｌが閾値ε以下の場合、事象情報(Ｘ)が対応する突発事象と、事象情報(Ｙ)が対応する突発事象は隣接していると判定する。距離Ｌが閾値εより大きい場合、２つの突発事象は隣接していないと判定する。
【００６４】
以上の処理により、２つの事象情報が隣接していないと判断した場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）には、ステップＳ２０１へ進み、隣接していると判断した場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）には、次のステップＳ２０４へ進む。
【００６５】
ステップＳ２０４では、まず空間融合処理部２３０により、同一と判定された２つの突発事象の位置関係と検出信頼度に基づき、突発事象情報の位置情報を融合する。まず、突発事象情報記憶部２２０から検出信頼度Ｃ(Ｘ)，Ｃ(Ｙ)を抽出する。次に事象情報(Ｘ)と事象情報(Ｙ)の位置関係と、取得した突発事象情報の検出信頼度を元に、突発事象の位置情報を融合する。検出信頼度の高い突発事象情報の位置を基準に、その下流に検出信頼度の低い突発事象情報があった場合は下流にあたるこの検出信頼度の低い突発事象情報を削除し、上流の事象情報については、検出信頼度の低い突発事象情報の位置情報を融合する。また、検出信頼度が同じであった場合にも、２つの突発事象情報の位置情報を融合する。以下では、検出信頼度の高い突発事象を高信頼度突発事象、検出信頼度の低い突発事象を低信頼度突発事象、融合した突発事象を融合突発事象と定義する。
【００６６】
まず、２つの突発事象の事象情報(Ｘ)，事象情報(Ｙ)について、Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)＝Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｘ)，Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｙ)＝Ｐｏｓ＿Ｅ(Ｙ)であった場合、即ち両方の突発事象が点の情報である場合については、一方の事象情報の検出信頼度が高くＣ(Ｘ)＞Ｃ(Ｙ)又はＣ(Ｙ)＞Ｃ(Ｘ)であって、Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｘ)＝Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｙ)であるか、高信頼度突発事象が上流事象である場合、高信頼度突発事象に対応した事象情報を融合突発事象として突発事象情報記憶部２２０に登録し、低信頼度突発事象に対応した事象情報を削除する。また２つの事象情報の検出信頼度が同じであるか又は高信頼度突発事象が下流事象である場合、上流事象の上流側位置情報を出発点とし、下流事象の上流側位置情報を目的地とした時の経路探索を行い、経路探索により求まった経路を構成する道路リンク列を融合した高信頼度突発事象として突発事象情報記憶部２２０に登録する。融合突発事象の事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録する際には、前述の通り、突発事象情報を融合したときにその元になる事象情報の突発事象ＩＤを融合事象ＩＤに追加するが、一方の事象情報が融合突発事象であった場合は、融合事象ＩＤに格納されている突発事象ＩＤを、突発事象ＩＤ同士が重複しないように、もう一方の事象情報の突発事象ＩＤとマージした上で、融合事象ＩＤに格納する。
【００６７】
次に、２つの突発事象の事象情報(Ｘ)，事象情報(Ｙ)の位置関係に基づき、一方の突発事象に対応した道路リンク列の全てが他方の突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致する場合、即ち、２つの道路リンク列が完全に一致するかあるいは一方の道路リンク列が他方の道路リンク列を含む場合、２つの突発事象の検出信頼度が同じであるか、又は低信頼度突発事象に対応した道路リンク列の全てが高信頼度突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致していれば、他方の道路リンク列の全てを含む突発事象を融合突発事象として、その事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録する。逆に、高信頼度突発事象に対応した道路リンク列の全てが低信頼度突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致していれば、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録し、低信頼度突発事象の事象情報を削除する。
【００６８】
次に、一方の突発事象に対応した道路リンク列の一部が他方の突発事象に対応した道路リンク列の一部と一致する場合、即ち２つの道路リンク列の一部だけが重複する場合、まず２つの事象情報のどちらが上流側にあるのか調べる。この為、２つの事象情報を事象情報（Ａ），事象情報（Ｂ）とした時、出発地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ａ)−目的地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｂ)の場合と、出発地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ｂ)−目的地：Ｐｏｓ＿Ｓ(Ａ)の場合の２パターンについて経路探索処理し、求めた経路の距離が短い組合せの出発地側となった事象情報を上流事象、目的地側となった事象情報を下流事象とする。そして、下流事象が高信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録する。一方、下流事象が低信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象に対応した事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録し、低信頼度突発事象に対応する事象情報を削除する。
【００６９】
次に２つの突発事象に対応する２つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合、前述の２つの突発事象間の距離Ｌを求めた処理により、どちらの突発事象が上流事象又は下流事象であるかが判明している。そして、上記の処理と同様にして、下流事象が高信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録する。一方、下流事象が低信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象に対応した事象情報を突発事象情報記憶部２２０に登録し、下流に位置する低信頼度突発事象に対応する事象情報を削除する。なおこの時、下流事象が低信頼度突発事象である場合に、上流事象である高信頼度突発事象が点の情報である場合には、融合突発事象も点の情報となる。
【００７０】
なお、融合突発事象の事象情報における検出信頼度は、融合した２つの事象情報における検出信頼度の内、高い検出信頼度の値が格納される。
【００７１】
次にステップＳ２０５では、時間融合処理部２４０により、同一と判定された２つの突発事象の検出信頼度に基づき、融合突発事象の事象情報における時間情報を融合する。この時間融合処理部２４０では、突発事象情報記憶部２２０の解消予定時刻情報を、高信頼度突発事象の事象情報に合わせる。そこで始めに、融合対象となる突発事象の事象情報から解消予定時刻情報と検出信頼度情報を抽出する。ここでは突発事象（Ａ）と突発事象（Ｂ）を考え、検出信頼度をそれぞれＣ(Ａ)，Ｃ(Ｂ)、解消予定時刻をそれぞれＴＩＭＥ＿Ｅ(Ａ)，ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ｂ)とする。次に抽出した突発事象の解消予定時刻ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ａ，Ｂ)を検出信頼度を用いて融合する。融合突発事象の解消予定時刻は、検出信頼度を用いた解消予定時刻の重み付き平均にて求める。
【００７２】
ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ａ，Ｂ)＝（Ｃ(Ａ)×ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ａ)＋Ｃ(Ｂ)×ＴＩＭＥ＿Ｅ(Ｂ)） ／（Ｃ(Ａ)＋Ｃ(Ｂ)） …（式６）
あるいはまた、検出信頼度が高い方の突発事象の解消予定時刻を、融合突発事象の解消予定時刻にしてもよい。
【００７３】
次に融合した解消予定時刻を突発事象情報記憶部２２０に登録されている対象となる融合突発事象へ格納する。
【００７４】
受信した突発事象について、全ての突発事象情報との処理した場合（ステップＳ２０１でＹｅｓ）、ステップＳ２０６へ移動する。ステップＳ２０６では、突発事象情報記憶部２２０に格納されている突発事象における２つの事象情報の組合せが全て処理済となったか否かを調べ、未処理の組合せがあれば（Ｓ２０６：Ｎｏ）その１つを選択してステップＳ２０７へ移動する。以下では、突発事象情報記憶部２２０に格納されている突発事象の組合せが、事象情報（Ｕ）と事象情報（Ｖ）であるものとして説明する。
【００７５】
ここからの処理は、突発事象情報記憶部２２０に格納された事象情報について、互いに融合可能なものが無いか調べ、可能な限り融合を行う処理である。この為、図１３に示すステップＳ２０７からステップＳ２１０の処理は、前述のステップＳ２０２からステップＳ２０５の処理において、受信した突発事象の事象情報(Ｘ)と処理対象とする事象情報(Ｙ)を、それぞれ突発事象情報記憶部２２０に格納されている事象情報（Ｕ）と事象情報（Ｖ）の組合せで置き換えたものとなる。また、ステップＳ２０４において、新たな融合突発事象を突発事象情報記憶部２２０に格納する場合、その融合突発事象の融合事象ＩＤは、ステップＳ２０４における処理と同様であるが、事象情報（Ｕ）と事象情報（Ｖ）が共に融合突発事象である場合、それぞれの融合事象ＩＤに含まれる突発事象ＩＤが重複しないようにマージして、登録する事象情報の融合事象ＩＤに格納される。
【００７６】
ステップＳ２０６の判定処理で、突発事象情報記憶部２２０に格納されている突発事象における２つの事象情報の組合せが全て処理済となった場合（Ｓ２０６でＹｅｓ）、処理が終了する。
【００７７】
表示部２５０は、空間融合処理部２３０と時間融合処理部２４０によって融合された融合突発事象の事象情報を車載端末のディスプレイに表示する。図１４は端末装置２００の表示部２５０にて突発事象情報を表示するときの例を表した図である。図１４（ａ）は融合前の突発事象情報の表示例である。現況の交通情報，突発事象情報を道路リンクの線の太さによって区別する。また、道路リンクごとの渋滞度，突発事象の検出信頼度の大きさに応じて色を変えて表示している。また突発事象情報には点と線の情報がある。また、現況の交通情報，突発事象情報を区別する方法は、線の色相・彩度・明度を変える、線種を変えるなどの表示手法がある。さらにディスプレイ上では、１つの突発事象につき、突発事象発生を報じるコメントと、検出信頼度，検出時刻，解消予定時刻が表示される。図１４（ｂ）は融合後の突発事象情報の表示例である。図１４（ａ）と同様に、空間融合処理部２３０，時間融合処理部２４０にて融合された突発事象情報の検出時刻，解消予定時刻を表示する。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】交通情報システムの全体構成図である。
【図２】プローブデータの構成を示す図である。
【図３】地図データ蓄積部の構成を説明する図である。
【図４】プローブデータ処理部の動作を示した処理フロー図である。
【図５】現況交通情報記憶部に格納された交通情報の構成を示した図である。
【図６】日時情報記憶部の構成を示した図である。
【図７】統計交通情報記憶部の構成を示した図である。
【図８】統計処理部の動作を示した処理フロー図である。
【図９】検出閾値情報生成部の動作を示した処理フロー図である。
【図１０】センタ装置の突発事象情報記憶部の構成を示した図である。
【図１１】センタ装置の突発事象情報記憶部の構成を示した図である。
【図１２】端末装置の突発事象情報記憶部の構成を示した図である。
【図１３】事象融合処理部における突発事象の融合処理フローを示した図である。
【図１４】融合突発事象の表示の例を示した図である。
【符号の説明】
【００７９】
１ センタ装置
１０ 交通情報受信部
２０ プローブデータ受信部
３０ プローブデータ処理部
３５ 地図データ蓄積部
４０ 現況交通情報記憶部
５０ 統計処理部
５５ 日時情報記憶部
６０ 統計交通情報記憶部
７０ 突発事象検出部
７２ 検出閾値情報生成部
７５ 検出閾値情報記憶部
２００ 端末装置
２１０ 突発事象情報受信部
２２０ 突発事象情報記憶部
２２５ 突発事象同一判定部
２３０ 空間融合処理部
２３５ 地図データ蓄積部
２４０ 時間融合処理部
２５０ 表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
突発的な事象の交通情報である突発事象情報を受信し記憶する車載端末装置における交通情報処理方法であって、
前記突発事象情報を受信した時に既に受信した突発事象情報を記憶していた場合、新たに受信した突発事象情報が前記既に受信した突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものであるかを判断し、
同一の突発事象情報から生成されたと判断された複数の突発事象情報について、当該複数の突発事象情報の検出信頼度情報を比較し、高い信頼度情報をもつ突発事象情報を基準にして、当該基準とした突発事象情報の下流に位置する突発事象情報は削除し、上流の突発事象情報を当該基準とした突発事象情報と融合した融合突発事象を生成すること
を特徴とする交通情報処理方法。
【請求項２】
請求項１において、前記融合突発事象情報の突発事象解消予定時刻は、融合する前記複数の突発事象情報における検出信頼度情報により重み付けを行なった突発事象解消予定時刻とすることを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項３】
突発的な事象の交通情報である突発事象情報を受信する突発事象情報受信装置と、受信した突発事象情報を記憶する突発事象情報記憶部を備えた交通情報システムにおいて、
前記突発事象情報受信装置で受信した前記突発事象情報が、前記突発事象情報記憶部に記憶していた突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものであるかを判断する同一突発事象判断装置と、
前記同一突発事象判断装置にて、前記突発事象情報受信装置で受信した前記突発事象情報が前記突発事象情報記憶部に記憶していた突発事象情報であると判断した場合、当該受信した突発事象情報と当該記憶していた突発事象情報の検出信頼度情報とを比較し、高い信頼度情報をもつ突発事象情報を基準にして、当該基準とした突発事象情報の下流に位置する突発事象情報は削除し、上流の突発事象情報を当該基準とした突発事象情報と融合した融合突発事象を生成する突発事象融合装置と、
を有することを特徴とする交通情報システム。
【請求項４】
請求項３において、前記交通情報システムは更に、前記融合突発事象情報の突発事象解消予定時刻を、融合する前記複数の突発事象情報における検出信頼度情報により重み付けを行なった突発事象解消予定時刻とする時間融合処理装置を有することを特徴とする交通情報システム。
【請求項１】
突発的な事象の交通情報である突発事象情報を受信し記憶する車載端末装置における交通情報処理方法であって、
前記突発事象情報を受信した時に既に受信した突発事象情報を記憶していた場合、新たに受信した突発事象情報が前記既に受信した突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものであるかを判断し、
同一の突発事象情報から生成されたと判断された複数の突発事象情報について、当該複数の突発事象情報の検出信頼度情報を比較し、高い信頼度情報をもつ突発事象情報を基準にして、当該基準とした突発事象情報の下流に位置する突発事象情報は削除し、上流の突発事象情報を当該基準とした突発事象情報と融合した融合突発事象を生成すること
を特徴とする交通情報処理方法。
【請求項２】
請求項１において、前記融合突発事象情報の突発事象解消予定時刻は、融合する前記複数の突発事象情報における検出信頼度情報により重み付けを行なった突発事象解消予定時刻とすることを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項３】
突発的な事象の交通情報である突発事象情報を受信する突発事象情報受信装置と、受信した突発事象情報を記憶する突発事象情報記憶部を備えた交通情報システムにおいて、
前記突発事象情報受信装置で受信した前記突発事象情報が、前記突発事象情報記憶部に記憶していた突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものであるかを判断する同一突発事象判断装置と、
前記同一突発事象判断装置にて、前記突発事象情報受信装置で受信した前記突発事象情報が前記突発事象情報記憶部に記憶していた突発事象情報であると判断した場合、当該受信した突発事象情報と当該記憶していた突発事象情報の検出信頼度情報とを比較し、高い信頼度情報をもつ突発事象情報を基準にして、当該基準とした突発事象情報の下流に位置する突発事象情報は削除し、上流の突発事象情報を当該基準とした突発事象情報と融合した融合突発事象を生成する突発事象融合装置と、
を有することを特徴とする交通情報システム。
【請求項４】
請求項３において、前記交通情報システムは更に、前記融合突発事象情報の突発事象解消予定時刻を、融合する前記複数の突発事象情報における検出信頼度情報により重み付けを行なった突発事象解消予定時刻とする時間融合処理装置を有することを特徴とする交通情報システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１０−９４３６（Ｐ２０１０−９４３６Ａ）
【公開日】平成２２年１月１４日（２０１０．１．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１６９７６７（Ｐ２００８−１６９７６７）
【出願日】平成２０年６月３０日（２００８．６．３０）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１月１４日（２０１０．１．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年６月３０日（２００８．６．３０）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
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