交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置
【課題】多数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その特徴データが対応する道路区間に交通情報をリアルタイムで付加し、配信する。
【解決手段】センタ装置１０は、現況プローブデータ記憶部２１に記憶されたある道路区間のプローブデータについて、特徴空間射影処理部１４により特徴空間射影処理を行い、その特徴データを抽出し、変化点検出部１５、イベント区間分割部１６およびイベント割付部１７により、その特徴データに対応する道路区間を定めてイベント情報を割り付け、イベント情報配信部１８により配信する。車載端末装置３０は、プローブデータ分割部３４と直交成分分解部３５により、センタ装置１０から取得した主成分得点ベクトルを用いてプローブデータの分割と直交成分分解を行い、アップリンクするプローブデータの削減を図る。
【解決手段】センタ装置１０は、現況プローブデータ記憶部２１に記憶されたある道路区間のプローブデータについて、特徴空間射影処理部１４により特徴空間射影処理を行い、その特徴データを抽出し、変化点検出部１５、イベント区間分割部１６およびイベント割付部１７により、その特徴データに対応する道路区間を定めてイベント情報を割り付け、イベント情報配信部１８により配信する。車載端末装置３０は、プローブデータ分割部３４と直交成分分解部３５により、センタ装置１０から取得した主成分得点ベクトルを用いてプローブデータの分割と直交成分分解を行い、アップリンクするプローブデータの削減を図る。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されたセンサによって取得されるプローブデータに基づき、道路交通情報を収集・配信する交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路の交通情報を取得するために、しばしば、プローブカーが用いられている。プローブカーとは、各種センサや通信装置などを含んだ車載装置を搭載し、その各種センサによって車両位置、走行速度、走行距離などのデータ（以下、プローブデータという）を収集し、その収集したプローブデータを所定の交通情報センタに送信する車両である。プローブカーとしては、例えば、タクシー会社などの協力のもとに、タクシーなどが利用されることが多い。
【０００３】
一方、交通情報センタは、プローブカーから送信されてくるプローブデータを処理し、交差点間の旅行時間、渋滞箇所、渋滞長などの交通情報を収集する。しかしながら、現実は、プローブカーの数が足りないので、収集される交通情報の精度が問題となっている。そこで、プローブカーの数を増やすために、例えば、通信機能を有するナビゲーション装置を備えた車両にプローブカーとしての役割を担わせる構想がある。現状の多くの車両は、交通情報を収集するために必要なセンサをすでに備えており、また、通信機能を有するナビゲーション装置は、今後、さらに増加することが予想されている。
【０００４】
こうして、多数の車両がプローブカーとなり、その多数のプローブカーから交通情報センタにプローブデータが送信されるようになると、従来とは異なる問題が生じる。まず、第１の問題は、プローブデータが多数のプローブカーから送信されるため、交通情報センタの通信回線の通信負荷やコンピュータの処理負荷が膨大なものになることである。また、第２の問題は、道路における同一のイベント（例えば、ある地点での渋滞）について複数のプローブカーから送信される異なるプローブデータを、どのような方法で同一視したり、分類したりすればよいかという問題である。
【０００５】
特許文献１には、プローブカーの車載装置がＳＳ／ＳＴと呼ばれるイベント検出を行うことにより、交通情報センタへ送信するデータを低減するプローブカーの例が開示されている。ＳＳ（Short Stop）とは車両が所定速度未満の停止状態、ＳＴ（Short Trip）とは所定速度以上の走行状態をいい、車載装置はＳＳおよびＳＴのそれぞれのイベント終了時に、イベントの状態とともに車両位置、車両速度などのプローブデータをアップリンク（車載装置から交通情報センタへのデータ転送）する。すなわち、ＳＳ／ＳＴは、イベントドリブン型のアップリンク方法であり、この方法には、アップリンクするデータを圧縮する効果が認められる。
【特許文献１】特開２００３−２９６８９１号公報
【０００６】
また、前記第２の問題に対しては、同様の問題を解決する一般的な方法として、例えば、適応共鳴理論（ＡＲＴ：Adaptive Resonance Theory）を適用することができる。すなわち、プローブデータを処理するコンピュータは、あらかじめ設定された教示データを用いて学習を行い、その類似データによってクラスタを構成する。そして、リアルタイムに入力されるプローブデータに対して、そのクラスタとのマッチングを行い、イベントの検出および分類を行う。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１によるＳＳ／ＳＴによるイベント検出は、イベント検出の条件（車両の走行状況や周囲の状況など）、車両の種類や個体差、センサの種類や個体差などに相違があると、そのプローブデータに大きな差が生じる場合があり、交通情報センタ側でのイベントの統合に困難をきたす場合がある。また、ＳＳ／ＳＴによって情報を圧縮しても、すべてのイベント発生時にプローブデータをアップリンクするので、プローブカーの増加、センサの種類の増加、時間分解能の向上が進行する限り、アップリンクする情報量を削減することはできない。
【０００８】
また、適応共鳴理論の適用においては、車両によって得られるプローブデータの場合、その対象となるデータの特性および次数が、車両の台数、車両の個体差、道路の走行特性などに応じて多様かつ短時間に変化する。従って、判定対象のセンサが限定される用途とは異なり、教示データの設定やクラスタの形成を簡単に行うことができない。少なくとも、リアルタイムで入力されるプローブデータについて、そのイベントをリアルタイムで検出し、分類することは困難である。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、プローブカーからアップリンクされるプローブデータを削減することができ、かつ、ある道路区間についての多数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが対応する道路区間に対し、交通状況に係るイベント情報を付加し、配信する処理を、リアルタイムで行うことが可能な交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムであり、また、その交通情報収集・配信システムに用いられる交通情報収集・配信方法、センタ装置、および、車載端末装置である。そして、本発明においては、前記車載端末装置および前記センタ装置が以下のように動作することを特徴とする。
【００１１】
（１）前記車載端末装置は、前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、をセンタ装置に送信する。
（２）前記センタ装置は、（２−１）前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、（２−２）前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、（２−３）前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、（２−４）前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、（２−５）前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付け、（２−６）前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信する。
（３）前記車載端末装置は、前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、当該車両の現在位置が前記区間情報によって示された道路区間に含まれたときには、前記イベント識別情報によって示されるイベント情報を表示装置に表示する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、プローブカーからアップリンクされるプローブデータの量が削減されるとともに、ある道路区間についての多数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが対応する道路区間に対し交通状況に係るイベントの情報を、リアルタイムで付加し、配信することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳しく説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。図１に示すように交通情報収集・配信システム１は、センタ装置１０と車両に搭載された車載端末装置３０とによって構成される。ここで、センタ装置１０と車載端末装置３０とは、携帯電話回線やインターネットなど図示しない通信ネットワークを介して、互いに通信可能に接続されている。また、車載端末装置３０は、車両に搭載されている各種のセンサ５０、表示装置６０などに接続されている。
【００１５】
ここで、センタ装置１０は、プローブデータ受信部１１、プローブデータ更新部１２、主成分得点ベクトル送信部１３、特徴空間射影処理部１４、変化点検出部１５、イベント区間分割部１６、イベント割付部１７、イベントデータ配信部１８、現況プローブデータ記憶部２１、主成分得点ベクトル記憶部２２、イベントデータ記憶部２３などの機能ブロックを含んで構成される。
【００１６】
また、車載端末装置３０は、プローブデータ取得部３１、イベント検出部３２、プローブデータ送信部３３、プローブデータ分割部３４、直交成分分解部３５、アップリンク判定部３６、主成分得点ベクトル受信部３７、イベントデータ受信部３８、イベントデータ表示部３９、プローブデータ記憶部４１などの機能ブロックを含んで構成される。
【００１７】
センサ５０としては、車両に一般的に搭載されている種々のセンサを利用することができる。例えば、車速センサ、距離センサ、加速度センサ、ブレーキセンサ、アクセルセンサ、操舵角センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などの位置センサ、ＡＢＳ（Antilock Braking System）などに含まれるスリップセンサ、レーダなどの障害物センサなどのいずれであっても構わない。
【００１８】
車載端末装置３０において、プローブデータ取得部３１は、各種のセンサ５０から入力されるプローブデータを取得し、取得したプローブデータをプローブデータ記憶部４１に格納する。また、イベント検出部３２は、プローブデータ取得部３１によって取得されたプローブデータからイベントを検出し、検出したイベントの種類を表すイベントラベル、例えば、「渋滞」などの情報をプローブデータに付加する。そして、プローブデータ送信部３３は、そのイベントラベルが付加されたプローブデータを、プローブデータ分割部３４またはアップリンク判定部３６からの指示情報に基づき、センタ装置１０へ送信（アップリンク）する。
【００１９】
なお、本実施形態においては、イベント検出部３２によるイベントの検出は、単一または複数のセンサ５０からのプローブデータを監視することにより検出できるものとする。例えば、車速が所定の速度以下になったときを「渋滞」のイベントとして検出し、そのとき得られるプローブデータに対して、「渋滞」のイベントラベルを付加する。このとき、プローブデータに対して、複数のイベントラベルが付加されても構わない。そして、そのイベントラベルが付加されるプローブデータの部分をイベント区間という。
【００２０】
また、車載端末装置３０において、主成分得点ベクトル受信部３７は、センタ装置１０から送信される主成分得点ベクトル（詳細は後記）を受信し、プローブデータ分割部３４は、プローブデータ記憶部４１に記憶されているプローブデータを、その受信した主成分得点ベクトルの区間内に含まれる部分とその区間外に含まれる部分とに分割する。そして、その区間外に含まれる部分のプローブデータをアップリンクするようにプローブデータ送信部３３に指示する。また、直交成分分解部３５は、主成分得点ベクトルの区間内に含まれる部分のプローブデータを直交成分分解することによって、主成分得点ベクトルとは異なる成分（直交成分）のデータを抽出する。そして、アップリンク判定部３６は、その直交成分のデータが存在するか否かを判定し、異なる成分のデータが存在した場合には、プローブデータのうちその直交成分のデータをセンタ装置１０へアップリンクするようにプローブデータ送信部３３に指示する。
【００２１】
また、車載端末装置３０において、イベントデータ受信部３８は、センタ装置１０から配信されるイベントデータを受信する。そのイベントデータには、そのイベントデータがどの道路区間に対応するかを示す区間情報が付されているので、イベントデータ表示部３９は、その受信したイベントデータに当該車両が走行中の道路区間のものがあったときには、そのイベントデータを表示装置６０に表示する。なお、表示装置６０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などで構成され、ナビゲーション装置の表示装置を共用しても構わない。
【００２２】
次には、センタ装置１０において、プローブデータ受信部１１は、車載端末装置３０から送信されるプローブデータを受信して、その受信したプローブデータを現況プローブデータ記憶部２１に格納する。また、プローブデータ更新部１２は、現況プローブデータ記憶部２１に格納されているプローブデータについて、そのプローブデータに付された日時情報（タイムスタンプ）が現況タイムウィンドウから外れるものを除去する。ここで、現況タイムウィンドウとは、現在時刻の所定時間の前（例えば、５分前）の時刻から現在時刻までの間をいう。すなわち、プローブデータ更新部１２は、現況プローブデータ記憶部２１に格納されているプローブデータのうち古いデータを除去する。
【００２３】
特徴空間射影処理部１４は、現況プローブデータ記憶部２１に格納されているプローブデータについて主成分分析処理を行い、特徴空間ベクトルおよび主成分得点ベクトルを算出し、さらに、その算出した主成分得点ベクトルを主成分得点ベクトル記憶部２２に格納する。そして、変化点検出部１５は、前記算出された特徴空間ベクトルについてそのベクトルの方向の変化点を検出する。また、イベント区間分割部１６は、その変化点に基づき道路区間を分割し、イベント割付部１７は、その分割された道路区間に対し、プローブデータに付されていたイベントラベルを割り付け、道路区間情報とイベントラベルとをイベントデータとしてイベントデータ記憶部２３に格納する。イベントデータ配信部１８は、イベントデータ記憶部２３に格納されているイベントデータを車載端末装置３０へ配信する。
【００２４】
なお、センタ装置１０における特徴空間射影処理部１４以下の各機能ブロックの機能については、後記するところにより詳しく説明する。
【００２５】
図１において、センタ装置１０は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）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構成され、センタ装置１０の前記した各機能ブロックの機能は、前記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（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク装置などによって構成される。
【００２６】
同様に、車載端末装置３０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構成され、車載端末装置３０の前記した各機能ブロックの機能は、前記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、フラッシュメモリ、ハードディスク装置などによって構成される。
【００２７】
図２は、第１の実施形態において、車載端末装置からセンタ装置へ送信されるプローブデータ、および、センタ装置から車載端末装置へ配信されるイベントデータの構成を示した図である。
【００２８】
図２において、プローブデータの日時情報は、そのプローブデータが取得されたときの日時を表す情報である。また、区間情報は、そのプローブデータが取得された道路リンク（交差点間を結ぶ道路を道路リンクという）における道路区間に係る情報であり、道路リンクの識別情報、その道路リンクにおけるイベント発生位置情報、そのイベントに係るプローブデータが存在する区間の距離情報などの情報を含む。また、イベントラベルは、イベント検出部３２で付加されたそのイベントの種類を識別する情報である。
【００２９】
なお、車載端末装置３０が道路リンクの識別情報や位置情報などを含んだ道路地図情報を有しない場合には、車載端末装置３０では、道路リンクの識別情報を付すことができない。この場合には、イベント発生位置情報としてＧＰＳ受信機などから得られる緯度・経度情報を用い、道路リンクの識別情報については、センタ装置１０で付加するようにしても構わない。
【００３０】
また、プローブデータの本体は、センサ＃ｉ（ｉ＝１，…，ｓ：ただし、ｓはセンサの数）から取得されるデータｄｉｊ（ｊ＝１，…，ｎ：ｎはデータの数）によって構成される。なお、センサ＃ｉから取得されるｄｉｊは、一般には、時系列のデータとして取得されるが、本実施形態においては、時系列のデータが、例えば、走行距離センサのデータと組み合せることによって、走行距離を主軸とするデータに変換されたデータ、例えば、車両が１ｍ走行するごとに得られるデータであるとする。
【００３１】
また、アップリンク判定部３６によってアップリンクが指示された場合には、アップリンクするプローブデータは、センサ＃ｉ（ｉ＝１，…，ｓ）から取得されたデータｄｉｊそのものではなく、直交成分分解部３５によって抽出された主成分得点ベクトルについての直交成分のデータとなる。
【００３２】
また、センタ装置１０から車載端末装置３０へ配信されるイベントデータは、日時情報と区間情報とイベントラベルとを含んで構成される。この場合の区間情報は、道路リンクの識別情報とその道路リンクにおける少なくとも２地点の位置情報とを含む。また、イベントラベルは、イベント割付部１７によってその区間に割り付けられるイベントラベルであり、複数のイベントラベルが割り付けられても構わない。
【００３３】
なお、イベントデータ記憶部２３には、以上のように構成されたイベントデータが多数記憶されることになる。そして、イベントデータ配信部１８は、前記イベントデータを車載端末装置３０ごとに個別に配信してもよいが、通常は、所定のエリア内に所在する複数の車載端末装置３０に対して、そのエリアに含まれる道路区間の区間情報を有するイベントデータをマルチキャストなどにより一斉に配信する。
【００３４】
図３は、第１の実施形態に係る交通情報収集・配信システムにおける処理の流れの概要を示した図である。すなわち、この処理の流れは、車載端末装置３０がセンサ５０からプローブデータを取得して、そのプローブデータからイベントを検出し、必要最小限のプローブデータだけをセンタ装置１０にアップリンクし、センタ装置１０がそのアップリンクされたプローブデータをそれまで保有しているイベントデータと統合または分離して、新たなイベントデータを生成し、保有および生成したイベントデータを配信するまでの処理を示したものである。なお、この処理において、車載端末装置３０は、複数（多数）存在することを想定している。
【００３５】
図３に示すように、車載端末装置３０は、センサ５０から取得したプローブデータによって渋滞といったようなイベントを検出すると（ステップＳ１０）、センタ装置１０に対して「アップリンク通知」を送信する（ステップＳ１１）。「アップリンク通知」は、車載端末装置３０がセンタ装置１０に対し、プローブデータのアップリンクをしようとしていることを知らせる通知である。また、本実施形態の場合、「アップリンク通知」は、センタ装置１０に対し、主成分得点ベクトルの送信を要求する情報であるといってもよい。なお、「アップリンク通知」には、車載端末装置３０を搭載した車両の現在位置情報が添付される。
【００３６】
センタ装置１０は、「アップリンク通知」を受信すると、添付された車両の現在位置情報に基づき主成分得点ベクトル記憶部２２を参照して、当該車両が走行中の道路リンクにイベント統合済み区間があるか否かを判定する（ステップＳ１２）。イベント統合済み区間とは、ここでは、主成分得点ベクトルが対応付けられている道路区間であることを意味し、その詳細については後記する。
【００３７】
そして、その判定の結果、イベント統合済み区間があったときには（ステップＳ１２でＹｅｓ）、センタ装置１０は、当該統合済み区間情報を含んだ主成分得点ベクトルを車載端末装置３０へ送信する（ステップＳ１３）。また、イベント統合済み区間がなかったときには（ステップＳ１２でＮｏ）、センタ装置１０は、車載端末装置３０へ「無条件アップリンク要求」を送信する（ステップＳ１４）。
【００３８】
一方、車載端末装置３０は、そのとき受信したデータが「無条件アップリンク要求」であったときには（ステップＳ１５でＹｅｓ）、イベントラベルを含み、そのイベントに係る全プローブデータをセンタ装置１０へアップリンクする（ステップＳ１６）。また、その受信したデータが「無条件アップリンク要求」でなかったとき（ステップＳ１５でＮｏ）、つまり、受信したデータが統合済み区間情報を含んだ主成分得点ベクトルであったときには、車載端末装置３０は、その統合済み区間情報に基づきプローブデータを区間分割する（ステップＳ１７）。
【００３９】
そして、その区間分割によって前記統合済み区間に含まれない新規区間が生じた場合には、その新規区間のプローブデータを抽出する。また、前記統合済み区間内に含まれるプローブデータについては、主成分得点ベクトルによる直交成分分解を行い（ステップＳ１８）、その直交成分をイベントの新規成分として抽出する。このようにして、プローブデータの新規区間または新規成分（直交成分）が抽出されたときには（ステップＳ１９でＹｅｓ）、車載端末装置３０は、イベントラベルを含み、前記抽出部分のプローブデータをセンタ装置１０へアップリンクする（ステップＳ２０）。また、新規区間も新規成分も抽出されなかったときには（ステップＳ１９でＮｏ）、プローブデータのアップリンクを行わない。
【００４０】
次に、センタ装置１０は、車載端末装置３０からアップリンクされたプローブデータ（全プローブデータ、新規区間または新規成分のプローブデータ）を受信すると、そのプローブデータをいったん現況プローブデータ記憶部２１に格納した上で、イベント統合済み区間と新規区間とを含む新たなイベント統合区間に属するプローブデータについて特徴空間射影処理を行い、その結果得られる特徴空間ベクトルの変化点を検出することによって、イベント区間を分割する（ステップＳ２１）。そして、センタ装置１０は、その分割したイベント区間へイベントラベルを割付け、イベント区間の区間情報とイベントラベルを対応付けて、イベントデータ記憶部２３に格納する（ステップＳ２２）。
【００４１】
また、センタ装置１０は、イベントデータ記憶部２３に格納したイベントデータを、例えば、５分ごとなど所定時間ごとに、車載端末装置３０に配信する（ステップＳ２３）。また、車載端末装置３０は、その配信されたイベントデータを受信し、その受信したイベントデータに含まれる区間情報と当該車両の現在位置とを照合し、その現在位置を包含する区間情報を有するイベントデータがあったときには、そのイベントデータを表示装置に表示する（ステップＳ２４）。
【００４２】
以上、図３に示した処理によって、センタ装置１０は、道路を走行中の複数の車両それぞれに搭載された車載装置３０からイベントデータ、つまり、交通情報を収集することができ、また、その収集した交通情報を車載装置３０へ配信することができる。従って、車載装置３０は、自らが検出する前であっても、他の車載装置３０によって検出されたイベントデータ、つまり、交通情報を取得し、表示することができる。
【００４３】
続いて、以上の処理において本実施形態を特徴付ける処理について、例などを用いて、さらに詳しく説明する。
【００４４】
図４は、第１の実施形態に係る主成分分析における特徴空間射影処理の例を模式的に示した図である。主成分分析は、多数のデータから互いに相関のあるデータを抽出し、それらのデータを統合することにより、そのデータ量を削減し、そのデータが有する特徴を把握しやすくしようとする技術である。従って、同じイベントについて複数の車両の車載端末装置３０から取得されるプローブデータ同士には、当然ながら高い相関があると考えられるので、主成分分析を適用することによって、それらのプローブデータを統合化することができるのである。
【００４５】
例えば、図４に示すように、複数の車載端末装置３０によってデータＡ、データＢ、データＣのプローブデータが取得されたとする。このとき、データＡ，Ｂ，Ｃの相関は非常に高い。従って、これらは同じイベントによって形成されたデータということができる。ただし、データＣは、例えば、車両の個体差などによってデータの変化率が大きいものになっており、データＡ、データＢとは少しだけ相関性が小さくなっている。
【００４６】
このようなデータＡ，Ｂ，Ｃに対して主成分分析を施すと、データの種類の数が減少した、いわゆる、特徴空間のデータに変換することができる。このようなデータ変換は、しばしば、特徴空間射影と呼ばれる。図４においては、データＡ，Ｂ，Ｃは、データＡ，Ｂ，Ｃが相関をもって変化する成分のデータＸと、データＣがデータＡ，Ｂと無相関に変化する成分のデータＹとに変換されている。つまり、特徴空間の座標軸は、相関の高いデータを代表させることができるように選択される。
【００４７】
本実施形態のセンタ装置１０においては、以上のような特徴空間射影は、特徴空間射影処理部１４で行われる。なお、プローブデータ空間におけるデータＡ，Ｂ，Ｃが特徴空間に射影されて得られたデータＸ、データＹは、それぞれ、主成分得点ベクトルと呼ばれる。換言すれば、主成分得点ベクトルは、特徴空間におけるデータの座標軸ごとの座標値の履歴情報である。この特徴空間射影で得られた主成分得点ベクトルは、主成分得点ベクトル記憶部２２に記憶される
【００４８】
特徴空間におけるデータが表す座標値は、特徴空間ベクトルと呼ばれているが、本実施形態では、その特徴空間ベクトルの方向の変化を捉えて、それをイベントの変化点と判断する。例えば、図４の例では、データＸは、そのノルム（ベクトルの大きさの絶対値）が大きく、当該イベントの寄与が大きいデータである。また、データＹは、そのノルムが小さく、当該イベントの寄与が小さいデータである。複数のベクトルの合成において、合成されるベクトルの方向は、ノルムが大きいベクトルの方向の影響を受けるので、この場合の特徴空間ベクトルの方向は、データＸの値の影響を大きく受ける。従って、図４の例では、破線で示した位置付近でデータＸの値が大きく変化しているので、特徴空間ベクトルもその破線の位置付近で、大きく変化していることになる。そこで、その破線付近でイベントが変化しているものと判断する。
【００４９】
従って、本実施形態においては、特徴空間ベクトルの変化点を検出して、その変化点によりイベント区間を分割する。ちなみに、図４の例では、破線より前の区間をイベントαとし、破線より後の区間をイベントβとしている。なお、センタ装置１０においては、これらの処理を変化点検出部１５およびイベント区間分割部１６で行っている。
【００５０】
ここで、主成分得点ベクトルと特徴空間ベクトルはそれぞれ別物であることを補足して注意しておく。例えば、ｄｉｊ（ｉ＝１，…，ｓ，ｊ＝１，…，ｎ）をプローブデータとし、ｃｋｊ（ｋ＝１，…，ｕ，ｊ＝１，…，ｎ，ｕ＜ｓ）をそのプローブデータが特徴空間射影によって変換された特徴空間のデータであるとする。このとき、ｃｋｊを行列Ｃの要素とすると、行列Ｃの列ベクトル（ｃ１ｊ，ｃ２ｊ，…，ｃｕｊ）ｔ（ｊ＝１，…，ｎ）が特徴空間ベクトルであり、行ベクトル（ｃｋ１，ｃｋ２，…，ｃｋｎ）（ｋ＝１，…，ｕ）が主成分得点ベクトルである。
【００５１】
図５は、第１の実施形態に係るセンタ装置におけるイベント統合区間決定の考え方を示した図である。車載端末装置３０からセンタ装置１０に新規のプローブデータがアップリンクされたときには、センタ装置１０の現況プローブデータ記憶部２１には、先行する車両の車載端末装置３０からアップリンクされたプローブデータがすでに存在することが多い。図５では、そのプローブデータを既存プローブデータ＃１，＃２，…，＃ｍと表記している。
【００５２】
また、図５に示すように、それらの既存プローブデータ＃１，＃２，…，＃ｍのイベント区間は、道路の混雑状況や車両の走行状況などのために位置のずれを生じる。しかしながら、センタ装置１０は、そのイベント区間に重なりがある限りは、そのプローブデータが同じイベントに由来するものとして、そのイベント区間をすべて含むような区間に統合して特徴空間射影処理を行う。
【００５３】
従って、新規のプローブデータがアップリンクされたときには、先行してアップリンクされた既存プローブデータ＃１，＃２，…，＃ｍにより、それらのイベント区間はいったん統合されていることになる。そこで、本実施形態では、新規のプローブデータがアップリンクされたときすでに存在するプローブデータのイベント区間を統合したイベント区間をイベント統合済み区間という。
【００５４】
センタ装置１０は、新規のプローブデータがアップリンクされたときには、そのイベント統合済み区間と新たなプローブデータのイベント区間との論理和により新規のイベント統合区間を形成し、既存プローブデータ＃１，＃２，…，＃ｍと新規のプローブデータとについて特徴空間射影処理を行う。このとき、イベント統合済み区間に所定時間以上の時間を経過した古いプローブデータが存在した場合には、その古いプローブデータは、特徴空間射影処理の対象から除外する。
【００５５】
なお、図５のようにイベント区間の範囲が異なるようなプローブデータに対して、特徴空間射影処理を行う場合には、各プローブデータは、特徴空間射影処理対象のイベント統合区間に対して欠損値を有することになる。これに対しては、本実施形態では、計算量が多くはなるが、欠損区間の値を推定して補間する欠損値付き主成分分析法を利用するものとする。
【００５６】
図６は、第１の実施形態に係るセンタ装置におけるイベントラベル割付の例を示した図である。
【００５７】
センタ装置１０は、プローブデータのアップリンクを受けると、以上に説明したようにして、新規のイベント統合区間に対して、特徴空間射影処理を行い、特徴空間ベクトルの変化点を検出し、イベント区間を分割する。そして、センタ装置１０は、その分割したイベント区間のそれぞれにイベントラベルを割り付ける。
【００５８】
このイベントラベルの割付に当たっては、統合の対象となったプローブデータすべてについて同じイベントラベルが付されていたか否かを判定する。そして、すべて同じイベントラベルが付されていたときには、そのイベントラベルを前記分割したイベント区間に割り付ける。また、すべて同じイベントラベルが付されていなかったとき、つまり、異なるイベントラベルが混在していたときには、多数決により最も多いイベントラベルを選択し、その最多数のイベントラベルをそのイベント区間に割り付ける。
【００５９】
ちなみに、図６においては、イベント＃１のイベント区間のプローブデータに付されたイベントラベルは、すべて同じ「渋滞」であったので、イベント＃１のイベント区間には「渋滞」のイベントラベルが割り付けられている。また、イベント＃３およびイベント＃４のイベント区間には、多数決により、それぞれ、「障害物」および「スリップ」のイベントラベルが割り付けられている。
【００６０】
図７は、第１の実施形態に係る車載端末装置におけるプローブデータの分割および直交成分分解の例を示した図、図８は、その直交成分分解の基本的な考え方を示した図である。
【００６１】
車載端末装置３０は、前記したように、プローブデータをアップリンクするに当たっては、「アップリンク通知」をセンタ装置１０に送信する。これに対しセンタ装置１０は、その車載端末装置３０を搭載した車両が走行中の道路リンクに既存のイベント統合済み区間があるか否かを判定し、既存のイベント統合済み区間があったときには、そのイベント統合済み区間に含まれる既存のプローブデータについての特徴空間射影処理によってすでに得られている主成分得点ベクトルを車載端末装置３０へ送信する。
【００６２】
車載端末装置３０は、主成分得点ベクトルを受信し、受信した主成分得点ベクトルのイベント区間と、アップリンクしようとしているプローブデータのイベント区間（以下、新規アップリンク区間という）とを比較する。そして、図７に示すように、新規アップリンク区間を主成分得点ベクトルのイベント区間内に含まれる区間（１）と、主成分得点ベクトルのイベント区間に含まれない区間（２）とに分割する（プローブデータ分割部３４）。一方、区間（１）の部分のプローブデータについては、そのプローブデータを、受信した主成分得点ベクトルの基底ベクトルに射影して、射影成分（ａ）と、主成分得点ベクトルの基底ベクトルに直交する直交成分（ｂ）とに分解する（直交成分分解部３５）。そして、区間（２）の部分のプローブデータについては、それまでのイベント統合済み区間に含まれないイベント情報を有している可能性があるので、アップリンクの対象とする。
【００６３】
図８において、（例１）Ｙのようなプローブデータは、主成分得点ベクトルをＡとしたとき、その基底ベクトルへの射影成分ＹＡとそれに直交する成分ＹＢとに分解される。すなわち、直交成分ＹＢは、主成分得点ベクトルＡに含まれない何らかのイベント情報を有していることを意味するので、直交成分ＹＢをアップリンクの対象とする。ただし、図８（例２）Ｙのように、直交成分ＹＢがあってもそのノルムが小さい場合には、それに対応するイベントが存在しないと判断して、アップリンクの対象としない。車載端末装置３０は、適宜、閾値を設け、抽出された直交成分ＹＢのノルムをその閾値と比較することにより、直交成分の有無を判定する。
【００６４】
以上のように、直交成分のノルムが所定の閾値に達しない場合には、車載端末装置３０は、その部分のプローブデータにはセンタ装置１０がすでに有しているイベント情報以外に新たな情報はないものと判断して、そのプローブデータをアップリンクの対象から外す。よって、車載端末装置３０からセンタ装置１０へアップリンクされるプローブデータの量を削減することができる。
【００６５】
図９は、第１の実施形態に係る車載端末装置におけるイベントデータの表示方法の例を示した図である。
【００６６】
車載端末装置３０は、センタ装置１０から配信されるイベントデータを受信し、その受信したイベントデータを車載端末装置３０の表示装置に表示する。このとき、図９に示したように、センタ装置１０は、既存のイベント統合済み区間により割り付けられたイベント＃１，＃２，＃３に対しては「既存フラグ」を付けて配信し、新規プローブデータによって割り付けられたイベント＃４，＃５に対しては「新規フラグ」を付して配信する。そして、車載端末装置３０は、「既存フラグ」が付されたイベントデータと「新規フラグ」が付されたイベントデータとを、その色や形状などによって互いに識別可能なように、表示装置に表示する。
【００６７】
また、車載端末装置３０自身が検出したイベントについて、配信されたイベントデータに含まれないイベントがあったときには、車載端末装置３０は、その自身が検出したイベントを、配信されたイベントとはその色や形状などによって識別可能なように、表示装置に表示する。
【００６８】
図１０は、第１の実施形態に係るセンタ装置の動作フローを示した図である。図１０に示すように、センタ装置１０は、車載端末装置３０から送信されるアップリンク通知を受信すると（ステップＳ３１）、そのアップリンク通知に添付されている当該車両の現在位置情報に基づき主成分得点ベクトル記憶部２２を参照して、当該車両が走行中の道路リンクにイベント統合済み区間があるか否かを判定する（ステップＳ３２）。そして、その道路リンクにイベント統合済み区間があったときには（ステップＳ３２でＹｅｓ）、センタ装置１０は、そのイベント統合済み区間に係る主成分得点ベクトルを車載端末装置３０に送信する（ステップＳ３３）。一方、イベント統合済み区間がなかったときには（ステップＳ３２でＮｏ）、無条件アップリンク要求を車載端末装置３０に送信する（図示省略：ただし、図３ステップＳ１４に相当）。
【００６９】
次に、センタ装置１０は、車載端末装置３０から送信されるプローブデータを受信すると（ステップＳ３４）、その受信したプローブデータを現況プローブデータ記憶部２１に格納する（ステップＳ３５）。そして、センタ装置１０は、現況プローブデータ記憶部２１内に格納されているデータ（プローブデータ）のタイムスタンプを確認し（ステップＳ３６）、現況タイムウィンドウ幅から外れるデータがあるか否かを判定する（ステップＳ３７）。その判定の結果、現況タイムウィンドウ幅から外れるデータがあったときには（ステップＳ３７でＹｅｓ）、その現況タイムウィンドウ幅から外れるデータを現況プローブデータ記憶部２１から除去する（ステップＳ３８）。
【００７０】
続いて、センタ装置１０は、前記受信したプローブデータのイベント区間と前記イベント統合済み区間とにより形成されるイベント統合区間に含まれるプローブデータについて主成分分析の特徴空間射影処理を行う（ステップＳ３９）。そして、センタ装置１０は、特徴空間射影処理によって得られる特徴空間ベクトルの変化点検出を行い（ステップＳ４０）、さらに、その変化点に基づきイベント区間を分割する（ステップＳ４１）。
【００７１】
次に、センタ装置１０は、ステップＳ４２〜ステップＳ４６をループ処理することにより、前記分割されたそれぞれのイベント区間に対してイベントラベルを割り付ける（図６参照）。そのループ処理では、センタ装置１０は、イベント区間とプローブデータに付されたイベント検出位置とを照合し（ステップＳ４３）、当該イベントイベント区間内にあるプローブデータに付されたイベントラベルを集計する（ステップＳ４４）。そして、当該イベント区間にあるイベントラベルの中で、最多数のイベントラベルをそのイベント区間の代表イベントラベルとして割り付ける（ステップＳ４５）。
【００７２】
最後に、センタ装置１０は、以上のイベントラベルの割付によってラベリングされたイベントデータを車載端末装置３０に配信する（ステップＳ４７）。なお、配信するときの１つのイベントデータの構成は図２によるが、図９で示したように、イベントデータを既存プローブデータによるものと、新規プローブデータによるものとを区別する場合には、その識別フラグ（「既存」フラグおよび「新規」フラグ）を付すものとする。
【００７３】
図１１は、第１の実施形態に係る車載端末装置の動作フローを示した図である。図１１に示すように、車載端末装置３０は、センサ５０によって取得されたプローブデータからイベントを検出すると（ステップＳ５１）、センタ装置１０へ「アップリンク通知」を送信する（ステップＳ５２）。そうすると、センタ装置１０から主成分得点ベクトルまたは無条件アップリンク要求が送信されてくるので、車載端末装置３０は、それが主成分得点ベクトルであるか否かを判定する（ステップＳ５３）。
【００７４】
そして、その判定の結果、それが主成分得点ベクトルでなかったとき（ステップＳ５３でＮｏ）、つまり、無条件アップリンク要求であったときには、車載端末装置３０は、プローブデータとイベントラベルとをセンタ装置１０にアップリンクする（ステップＳ５４）。一方、それが主成分得点ベクトルであったときには（ステップＳ５３でＹｅｓ）、図５に示したようにして、その主成分得点ベクトルに含まれるイベント統合済み区間の情報に基づき、当該プローブデータを分割する（ステップＳ５５）。
【００７５】
次に、車載端末装置３０は、前記分割したプローブデータのうち既存区間（イベント統合済み区間）に含まれる部分のプローブデータを、前記受信した主成分得点ベクトルにより直交成分分解し（ステップＳ５６：図８参照）、その直交成分のノルムが所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ５７）。その判定の結果、その直交成分のノルムが所定の閾値以上であったときには（ステップＳ５７でＹｅｓ）、車載端末装置３０は、新規区間のプローブデータと既存区間の直交成分とイベントラベルとをセンタ装置１０にアップリンクする（ステップＳ５８）。一方、その直交成分のノルムが所定の閾値に達しなかったときには（ステップＳ５７でＮｏ）、車載端末装置３０は、新規区間のプローブデータとイベントラベルとをセンタ装置１０にアップリンクする（ステップＳ５９）。
【００７６】
続いて、車載端末装置３０は、センタ装置１０から配信されるイベントデータを受信し（ステップＳ６０）、受信したイベントデータを表示装置に表示する（ステップＳ６１）。その表示の方法については、図９に示した通りである。
【００７７】
以上、第１の実施形態によれば、車載端末装置３０は、イベントを検出したとき、プローブデータをすべてセンタ装置１０に送信するのではなく、（１）センタ装置１０から主成分得点ベクトルが送信されなかったとき、（２）センタ装置１０から送信された主成分得点ベクトルとの直交成分があったとき、（３）センタ装置１０から送信された主成分得点ベクトルの区間外であったときに、そのプローブデータまたは主成分得点ベクトルとの直交成分をセンタ装置１０に送信する。すなわち、車載端末装置３０は、センタ装置１０が有するプローブデータの特徴と同じ特徴を有するプローブデータであったときには、そのプローブデータをセンタ装置１０に送信しない。従って、同一のイベントが複数の車両の車載端末装置３０によって検出されても、そのプローブデータが類似したものであったときには、それらのプローブデータは、重複してセンタ装置１０へ送信されることはない。よって、車載端末装置３０からセンタ装置１０へ送信されるプローブデータの量を削減することができ、その結果、センタ装置１０の処理負荷も軽減される。
【００７８】
また、第１の実施形態によれば、主成分分析法の特徴空間射影処理によって複数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが存在する道路区間に対してイベントを割り付けている。この主成分分析法は、多数のデータの中から互いに相関する特徴データを抽出するだけであるので、適応共鳴理論のように教示データを必要とすることもなく、また、プローブデータの種類、つまり、センサ５０の種類やその個体差に依存しない結果が得られる。従って、第１の実施形態においては、センタ装置１０に次々にプローブデータが入力されても、センタ装置１０は、リアルタイムに、かつ、継続的に、プローブデータから特徴データを抽出し、その特徴データにイベントを割り付けることができ、さらに、その割り付けたイベントを車載端末装置に配信することができる。
【００７９】
なお、以上に説明した第１の実施形態は、様々な変形が可能である。例えば、センタ装置１０から定期的に主成分得点ベクトルを配信するようにし、車載端末装置３０がイベントを検出したとき、センタ装置１０への「アップリンク通知」の送信を省略するようにしても構わない。この場合も第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００８０】
また、以上に説明した第１の実施形態における車載端末装置３０は、通信機能を有するカーナビゲーション装置の一部として実現することができる。この場合には、車載端末装置３０は、センタ装置１０から配信されるイベントデータを容易に地図上に表示することができる。従って、車載端末装置３０は、配信を受けたイベントデータを、自車がそのイベントが発生した道路リンクに差しかかったときに表示するように限定する必要はなく、いつでもその時点でのイベント、つまり、交通情報を地図上表示することができる。
【００８１】
（第２の実施形態）
続いて、図１２以下の図面を参照して、本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。ここで、図１２は、本発明の第２の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。
【００８２】
図１２に示すように、第２の実施形態に係る交通情報収集・配信システム１０１は、センタ装置１１０と、プローブカーに搭載されたプローブカー車載端末装置１３０と、一般の車両に搭載された携帯型ナビ端末装置１４０と、によって構成される。ここで、センタ装置１１０と、プローブカー車載端末装置１３０または携帯型ナビ端末装置１４０とは、携帯電話回線やインターネットなど図示しない通信ネットワークを介して、互いに通信可能に接続されている。
【００８３】
携帯型ナビ端末装置１４０は、一般には、ＰＮＤ（Personal Navigation Device）と呼ばれ、車両への着脱が容易で、簡易的な機能を有する安価なナビゲーション装置である。そのため、ＰＮＤには、ナビゲーションに必要とされる最小限のセンサ、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）位置センサ、ジャイロなどの方向センサ、加速度センサなどが接続されるに過ぎない。しかしながら、これらのセンサは、車両の走行状況を検知する重要なセンサであり、図１２では、運動センサ１５２と表している。
【００８４】
これに対し、プローブカー車載端末装置１３０は、交通情報を取得するプローブカーに搭載され、図１２に示すように、プローブカー車載端末装置１３０には運動センサ１５２だけでなく環境センサ１５１も接続される。ここで、環境センサ１５１は、主として、車両の周囲の状況を検知するセンサであり、例えば、車載レーダ、赤外線カメラ、スリップセンサなどを想定することができる。なお、本実施形態では、環境センサ１５１の出力情報は、車両走行状況の正常／異常、つまり、道路におけるイベントを識別する情報として利用される。
【００８５】
図１２に示すように、プローブカー車載端末装置１３０は、プローブデータ取得部１３１と、プローブデータ記憶部１３３と、プローブデータ送信部１３２と、を含んで構成される。
【００８６】
ここで、プローブデータ取得部１３１は、所定の時間ごとに、または、車両が所定の距離を走行するごとに、環境センサ１５１および運動センサ１５２からそれぞれプローブデータを取得し、取得したプローブデータをプローブデータ記憶部１３３に一時記憶する。そして、プローブデータ送信部１３２は、そのプローブデータ記憶部１３３に一時記憶されているプローブデータを、１トリップごとにセンタ装置１１０へ送信する。
【００８７】
ここで、１トリップとは、車両が所定の道路区間（例えば、交差点と交差点とを結ぶ道路区間などであり、以下、道路リンクという）を走行することをいう。また、１トリップのプローブデータとは、車両が、あるとき、ある道路リンクを走行することにより得られるプローブデータをいう。従って、同じ車両が同じ道路リンクを異なる日時に走行した場合には、それらは、それぞれ異なるトリップのプローブデータになる。
【００８８】
以上のように、本実施形態では、プローブカー車載端末装置１３０は、環境センサ１５１および運動センサ１５２から取得するプローブデータを、センタ装置１１０へ送信する機能さえ備えていればよい。従って、プローブカー車載端末装置１３０は、いわゆるプローブカーに搭載されたものに限定されることはなく、環境センサ１５１および運動センサ１５２が接続され、かつ、センタ装置１１０と通信可能な構成を有するものであれば、一般車両に搭載されたナビゲーション装置であってもよい。
【００８９】
次に、携帯型ナビ端末装置１４０は、運動プローブデータ取得部１４１と、運動プローブデータ送信部１４２と、イベントデータ受信部１４３と、イベントデータ表示部１４４と、運動プローブデータ記憶部１４５と、イベントデータ記憶部１４６と、を含んで構成される。
【００９０】
ここで、運動プローブデータ取得部１４１は、所定の時間ごとに、または、車両が所定の距離を走行するごとに、運動センサ１５２から運動プローブデータを取得し、取得した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部１４５に一時記憶する。そして、運動プローブデータ送信部１４２は、運動プローブデータ記憶部１４５に一時記憶されている運動プローブデータを、１トリップごとにセンタ装置１１０へ送信する。
【００９１】
また、イベントデータ受信部１４３は、センタ装置１１０から配信される道路リンクなどに対応付けられたイベントデータを受信し、受信したイベントデータをイベントデータ記憶部１４６に記憶する。また、イベントデータ表示部１４４は、イベントデータ記憶部１４６に記憶されているイベントデータを、地図データなどに重ね合わせて表示装置１６０に表示する。
【００９２】
以上のように、本実施形態では、携帯型ナビ端末装置１４０は、環境センサ１５１に接続される必要はないものの、運動センサ１５２に接続され、運動センサ１５２から取得した運動プローブデータをセンタ装置１１０へ送信するというプローブカーの車載端末装置としての機能を有している。また、携帯型ナビ端末装置１４０は、センタ装置１１０から送信される道路リンクのイベントデータを表示装置１６０に表示するというナビゲーション端末装置としての機能も有している。
【００９３】
続いて、センタ装置１１０の構成およびその動作について説明する。図１２に示すように、センタ装置１１０は、プローブデータ蓄積処理部１１０ａと、リアルタイムイベント処理部１１０ｂと、に大別されて構成されている。以下、センタ装置１１０の構成および動作を、プローブデータ蓄積処理部１１０ａと、リアルタイムイベント処理部１１０ｂと、に分けて説明する。
【００９４】
なお、センタ装置１１０において、プローブデータ蓄積処理部１１０ａは、プローブカー車載端末装置１３０から送信される運動プローブデータおよび環境プローブデータに基づき、道路にイベントが存在しない状況での運動プローブデータの特徴空間の基底ベクトルを生成するとともに、運動プローブデータのその特徴空間との残差によりイベントを検出するためのイベント検出閾値を算出し、それらを基底ベクトル記憶部１２５およびイベント検出閾値記憶部１２６に蓄積する処理を担当する。
【００９５】
また、リアルタイムイベント処理部１１０ｂは、携帯型ナビ端末装置１４０から送信される運動プローブデータを受信して、その運動プローブデータと、基底ベクトル記憶部１２５に蓄積されている特徴空間の基底ベクトルと、イベント検出閾値記憶部１２６に蓄積されているイベント検出閾値と、によりイベントを検出し、検出したイベントを所定の記憶装置に登録するとともに、その記憶装置に登録されているイベントデータを携帯型ナビ端末装置１４０へ配信する処理を担当する。
【００９６】
図１２に示すように、センタ装置１１０のプローブデータ蓄積処理部１１０ａは、プローブデータ受信部１１１、運動プローブデータ分離部１１２、特徴空間生成部１１３、異常残差検出部１１４、正常残差検出部１１５、イベント検出閾値算出部１１６などの処理機能ブロックと、環境プローブデータ記憶部１２１、運動プローブデータ記憶部１２２、異常プローブデータ記憶部１２３、正常プローブデータ記憶部１２４、基底ベクトル記憶部１２５、イベント検出閾値記憶部１２６などの記憶機能ブロックと、を含んで構成される。
【００９７】
プローブデータ受信部１１１は、プローブカー車載端末装置１３０から送信されるプローブデータを受信し、受信したプローブデータにそのプローブデータを一意に識別可能なトリップＩＤを付加し、さらに、そのときのタイムスタンプやそのプローブデータが取得された道路リンクを識別するリンクＩＤなどを付加する。そして、プローブデータ受信部１１１は、そのトリップＩＤなどが付加されたプローブデータを、適宜、環境プローブデータと運動プローブデータとに分別し、分別したプローブデータをそれぞれ、環境プローブデータ記憶部１２１および運動プローブデータ記憶部１２２に一時記憶する。
【００９８】
運動プローブデータ分離部１１２は、運動プローブデータ記憶部１２２に一時記憶されている運動プローブデータの正常または異常を、環境プローブデータ記憶部１２１に一時記憶されている運動プローブデータと同じトリップＩＤを有する環境プローブデータに基づき判定する。すなわち、運動プローブデータ分離部１１２は、環境プローブデータに障害物やスリップなどの異常値が検出された場合には、その運動プローブデータを異常と判定し、異常値が検出されなかった場合には、その運動プローブデータを正常と判定する。
【００９９】
そして、運動プローブデータ分離部１１２は、その判定により、運動プローブデータが正常と判定した場合には、その運動プローブデータを正常プローブデータ記憶部１２４に蓄積し、異常と判定した場合には、その運動プローブデータを異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積する。すなわち、道路リンクに何のイベントもなかった場合（つまり、正常時）の運動プローブデータは、正常プローブデータ記憶部１２４に蓄積され、道路リンクに何らかのイベントが生じていた場合（つまり、異常時）の運動プローブデータは、異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積される。
【０１００】
なお、異常プローブデータが異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積されるときには、異常プローブデータには、その異常プローブデータに対応する環境プローブデータの異常値に応じて定められるイベントの識別情報（例えば、障害物あり、車線規制、道路凍結などの情報）が付される。
【０１０１】
次に、特徴空間生成部１１３は、正常プローブデータ記憶部１２４に蓄積された正常プローブデータをリンクＩＤつまり道路リンクごとにソートし、ソートした道路リンクごとの正常プローブデータに対して主成分分析を実施し、その特徴空間を生成する。そして、特徴空間生成部１１３は、生成した特徴空間の基底ベクトルを、それぞれの道路リンクに対応付けて、基底ベクトル記憶部１２５に格納する。なお、特徴空間の基底ベクトルは、当該道路リンクにイベントが存在しないとき、その道路リンクを走行する車両の運動の特徴を表したものに相当する。
【０１０２】
正常残差検出部１１５は、それぞれの道路リンクごとの正常プローブデータについて、その正常プローブデータから生成された特徴空間との残差を算出する。また、同様に、異常残差検出部１１４は、それぞれの道路リンクごとの異常プローブデータについて、その道路リンクの正常プローブデータから生成された特徴空間との残差を算出する。なお、プローブデータが表すベクトルとそのベクトルの特徴空間への射影ベクトルとの差のベクトルを、残差ベクトルといい、その残差ベクトルの絶対値（ノルム）を残差という。なお、以下では、残差ベクトルを略して、単に、残差ということもある。
【０１０３】
次に、図１３および図１４を参照して、残差について説明しておく。ここで、図１３は、正常プローブデータの残差を説明するための模式図、図１４は、異常プローブデータの残差を説明するための模式図である。
【０１０４】
図１３（ａ）は、正常プローブデータ記憶部１２４に蓄積された正常プローブデータの例を示したもので、ここでの正常プローブデータは、運動プローブデータのうち、例として、車両の進行方向に対する横方向の加速度を表している。前記したように、本実施形態では、プローブデータは、車両の１トリップごとに、例えば、１０ｍ間隔のデータとして取得される。従って、ここでは、１トリップの加速度のプローブデータは、ある道路区間（道路リンク）における加速度の位置による変化履歴を離散値で表現したベクトルであるということができる。例えば、そのトリップの道路区間が２００ｍあれば、１０ｍ間隔に２１個の加速度データが得られるので、そのトリップの加速度データは、２１次元のベクトル空間を構成する。
【０１０５】
特徴空間生成部１１３が主成分分析するときには、分析の対象となる加速度のプローブデータをリンクＩＤごとにソートする。つまり、主成分分析は、ソートされたそれぞれの道路リンクの加速度のプローブデータに対して実施される。従って、その道路リンクの加速度のプローブデータが２１次元のベクトルで、その道路リンクに対し、ｎトリップの加速度のプローブデータが取得されていた場合には、特徴空間生成部１１３は、ｎ行×２１列の行列に対して主成分分析を行う。
【０１０６】
図１３（ｂ）には、その主成分分析によって得られた特徴空間の基底ベクトルの例を、基底１および基底２として表している。すなわち、この例の場合、特徴空間は、基底１ベクトルおよび基底２ベクトルによって張られる空間（この例では、２次元の平面である）で表される。なお、特徴空間は、２次元に限定されるものではない。
【０１０７】
これらの基底ベクトルは、当該道路リンクにおけるｎトリップの加速度のプローブデータに共通する加速度の変化履歴パターンの成分といえる。従って、その道路リンクに障害物の出現や道路凍結などのイベントがない場合、そのトリップの加速度のプローブデータは、その基底ベクトルを適宜合成したベクトルによって近似的に表すことができる。
【０１０８】
図１３（ｂ）において、白丸は、図１３（ａ）に含まれる加速度のプローブデータのベクトルが表す点の位置を示したものである。また、黒丸は、その加速度のプローブデータのベクトルが表す点を特徴空間（基底１ベクトルおよび基底２ベクトルによって張られる空間）に射影したときの射影点である。このとき、残差は、白丸が表す位置（プローブデータのベクトルが表す点）と黒丸が表す位置（射影点）との距離として表される。図１３では、加速度のプローブデータは、イベントが存在しない場合の正常プローブデータであるので、通常、その残差が大きくなることはない。従って、プローブデータが正常プローブデータである場合、射影点は、プローブデータを特徴空間上で表した近似点であるということもできる。
【０１０９】
図１４（ａ）は、異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積された異常プローブデータの例を示したもので、ここでの異常プローブデータは、運動プローブデータのうち、例として、車両の進行方向に対しての横方向の加速度を表している。なお、異常プローブデータと正常プローブデータとの違いは、そのプローブデータが取得されたとき、当該道路リンクにイベントが存在していたか否かの違いであり、データの構成などは、両者ともに同じである。
【０１１０】
図１４（ｂ）において、特徴空間の基底ベクトルである基底１および基底２は、正常プローブデータにより生成されるものであるため、異常プローブデータについては、その残差は大きくなる場合が多くなる。すなわち、車両が障害物の回避動作をしたり、凍結のためスリップしたりした場合には、その加速度の履歴変化は、当然、それのイベントがなかった場合に比べ、異なったものとなる。従って、その異常プローブデータは、基底ベクトルを適宜合成するだけでは、表すことができない場合が多くなる。つまり、図１４（ｂ）において、その異常プローブデータのベクトルが表す点（白丸）とその射影点（黒丸）との距離は、大きくなることが多くなる。
【０１１１】
以上、図１３および図１４に説明した事実により、正常プローブデータの特徴空間に対する残差（以下、正常残差という）は、通常、小さく、異常プローブデータの特徴空間に対する残差（以下、異常残差という）は、通常、大きいということができる。
【０１１２】
次に、図１２および図１５を参照して、イベント検出閾値算出部１１６の動作について説明する。図１５は、イベント検出閾値算出部１１６によって作成される正常残差および異常残差のヒストグラムの例を示した図である。
【０１１３】
イベント検出閾値算出部１１６は、正常残差検出部１１５で検出された正常残差について、それぞれの道路リンクごとに、その正常残差の頻度分布（ヒストグラム）を作成し、さらに、異常残差検出部１１４で検出された異常残差について、それぞれの道路リンクごとに、その異常残差の頻度分布を作成する。そうすると、図１５に示すように、正常残差は、残差が小さい側に分布し、異常残差は、残差が大きい側に分布する。
【０１１４】
次に、イベント検出閾値算出部１１６は、正常残差と異常残差の中間に、イベント検出閾値を設定する。このイベント検出閾値は、ある運動プローブデータが取得されたとき、その運動プローブデータが正常プローブデータに属すべきものであるか、または、異常プローブデータに属すべきものであるかを判定する閾値である。従って、その判定により、その運動プローブデータが異常プローブデータに属すべきものであると判定された場合には、その運動プローブデータが取得された道路リンクには、何らかのイベントが存在することが推定される。
【０１１５】
図１５に示すように、一般には、正常残差のヒストグラムと異常残差のヒストグラムとは、重なり合う部分を有する。従って、イベント検出閾値によるイベントの検出では、通常、誤報または失報を避けることができない。そこで、ここで、誤報率および失報率を定義しておく。
【０１１６】
誤報率は、イベントが発生していないにもかかわらず、イベントが発生していると判定する確率であり、その値は、正常残差の全頻度数に対するイベント検出閾値より大きい正常残差の頻度数の比、によって定義することができる。また、失報率は、イベントが発生しているにもかかわらず、イベントが発生していないと判定する確率であり、その値は、異常残差の全頻度数に対するイベント検出閾値より小さい異常残差の頻度数の比、によって定義することができる。
【０１１７】
図１５から分かるように、イベント検出閾値を大きくすると、誤報率は減少するが、失報率は増加する。一方、イベント検出閾値を小さくすると、失報率は減少するが、誤報率は増加する。そこで、イベント検出閾値算出部１１６の処理においては、例えば、誤報率と失報率と比があらかじめ定めておいた比に等しくなるようにイベント検出閾値を設定する。このとき、その比が「１」の場合は、誤報率と失報率とが等しいことを意味する。あるいは、誤報率または失報率に上限値を定めておき、その上限値を満足するようにイベント検出閾値を設定してもよい。
【０１１８】
イベント検出閾値算出部１１６は、以上のようにして、それぞれの道路リンクに対してイベント検出閾値を設定し、その設定したイベント検出閾値を道路リンクに対応付けてイベント検出閾値記憶部１２６に格納する。
【０１１９】
以上により、センタ装置１１０のプローブデータ蓄積処理部１１０ａの構成および動作の説明を終えるが、プローブデータ蓄積処理部１１０ａにより行われる処理は、次に説明するリアルタイムイベント処理部１１０ｂの動作を機能させるための事前の準備処理である。この準備処理は、例えば、プローブカー車載端末装置１３０を搭載したプローブカーを、例えば、１か月間、所定の対象となるエリアの道路を隈なく走行させることにより実施することができる。そして、その走行により、それぞれの道路リンクに対し、正常時および異常時について、それぞれ統計処理可能な数のプロープデータが取得され、その結果として、それぞれの道路リンクに対し、特徴空間の基底ベクトルとイベント検出閾値が求められる。
【０１２０】
続いて、図１２を参照して、センタ装置１１０のリアルタイムイベント処理部１１０ｂの機能および動作について説明する。図１２に示すように、リアルタイムイベント処理部１１０ｂは、運動プローブデータ受信部１１７、残差検出部１１８、イベント検出部１１９、イベントデータ配信部１２０などの処理機能ブロックと、運動プローブデータ記憶部１２７、イベントデータ記憶部１２８などの記憶機能ブロックとを含んで構成される。
【０１２１】
運動プローブデータ受信部１１７は、携帯型ナビ端末装置１４０から送信される運動プローブデータを受信し、受信した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部１４５に一時記憶する。このとき、運動プローブデータ受信部１１７は、その運動プローブデータに含まれるＧＰＳ位置データなどに基づき、その運動プローブデータが取得された道路リンクのリンクＩＤを求め、そのリンクＩＤを一時記憶する運動プローブデータに付加する。なお、リンクＩＤの付加は、携帯型ナビ端末装置１４０の運動プローブデータ送信部１４２で行ってもよい。
【０１２２】
次に、残差検出部１１８は、基底ベクトル記憶部１２５を参照して、前記運動プローブデータに付加されたリンクＩＤを有する道路リンクに対応する基底ベクトルを読み出す。そして、残差検出部１１８は、その読み出された基底ベクトルによって張られる特徴空間に対して、前記運動プローブデータの残差を検出する。
【０１２３】
次に、イベント検出部１１９は、イベント検出閾値記憶部１２６を参照して、前記リンクＩＤを有する道路リンクに対応するイベント検出閾値を読み出す。そして、イベント検出部１１９は、残差検出部１１８によって検出された残差と、前記読み出したイベント検出閾値と、に基づき、図１５で説明したようにして、イベントの有無を検出する。その結果、イベントが検出された場合には、そのイベントを当該道路リンクに対応付けて、イベントデータとしてイベントデータ記憶部１２８に登録する。
【０１２４】
また、イベントデータ配信部１２０は、イベントデータ記憶部１２８を参照して、前記取得された運動プローブデータに付されたリンクＩＤにより指定される道路リンクを含む所定の地域の道路リンクについて、その道路リンクそれぞれに対応して登録されているイベントデータを読み出し、その読み出したイベントデータを携帯型ナビ端末装置１４０へ配信する。
【０１２５】
図１６は、携帯型ナビ端末装置１４０から取得される運動プローブデータの残差を説明するための模式図である。図１６（ａ）は、運動プローブデータ記憶部１２７に一時記憶されるプローブデータの例を示したもので、ここでの運動プローブデータは、図１３および図１４の場合と同様に、車両の進行方向に対する横方向の加速度を表し、例えば、２１個の離散値を有する２１次元のベクトルで表される。
【０１２６】
図１６（ｂ）において、基底１および基底２で表される基底ベクトルは、基底ベクトル記憶部１２５から、当該運動プローブデータが取得された道路リンクに対応する基底ベクトルを、読み出して取得したものである。この場合、特徴空間は２次元（平面）で表される。また、図１６（ｂ）において、白丸は、当該運動プローブデータが表す位置を示し、黒丸は、当該運動プローブデータの特徴空間への射影点を示している。
【０１２７】
このとき、残差は、プローブデータが表す位置と射影点との距離によって表され、残差検出部１１８によって求められる。その残差は、通常、イベントがない場合には小さく、イベントがある場合には大きくなる。そこで、イベント検出部１１９は、事前に求められているイベント検出閾値をイベント検出閾値記憶部１２６から読み出し、残差検出部１１８によって求めた残差をそのイベント検出閾値と比較することによって、イベントの有無を検出する。
【０１２８】
図１２において、リアルタイムイベント処理部１１０ｂは、多数の携帯型ナビ端末装置１４０から次々に送信されてくる運動プローブデータについて、イベントを検出し、イベントが検出された場合には、そのイベントをイベントデータとしてイベントデータ記憶部１２８に登録する。
【０１２９】
一般に、道路に発生するイベントは、時々刻々変化するものであるので、イベントデータ記憶部１２８に登録されたイベントデータは、所定の時間が経過すると削除されるものとする。また、イベント検出部１１９は、所定の時間内に同じ道路リンクに対し、「イベントあり」または「イベントなし」の異なる結果を検出した場合には、例えば、多数決によりイベントの有無を判定する。
【０１３０】
以上により、センタ装置１１０のリアルタイムイベント処理部１１０ｂの構成および動作の説明を終える。
【０１３１】
なお、以上に説明したセンタ装置１１０は、図示しないＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータによって実現される。その場合、記憶装置には、所定のプログラムが格納され、ＣＰＵがそのプログラムを実行することにより、プローブデータ受信部１１１、運動プローブデータ分離部１１２、特徴空間生成部１１３、異常残差検出部１１４、正常残差検出部１１５、イベント検出閾値算出部１１６、運動プローブデータ受信部１１７、残差検出部１１８、イベント検出部１１９、イベントデータ配信部１２０などの処理機能ブロックの機能が実現される。また、環境プローブデータ記憶部１２１、運動プローブデータ記憶部１２２、異常プローブデータ記憶部１２３、正常プローブデータ記憶部１２４、基底ベクトル記憶部１２５、イベント検出閾値記憶部１２６、運動プローブデータ記憶部１２７、イベントデータ記憶部１２８などの記憶機能ブロックは、前記記憶装置上に構成される。
【０１３２】
次に、図１２、図１７および図１８を参照して、以上に説明したセンタ装置１１０の動作を、フロー図にまとめた形で説明する。ここで、図１７は、プローブデータ蓄積処理部１１０ａの動作フローを示した図、図１８は、リアルタイムイベント処理部１１０ｂの動作フローを示した図である。
【０１３３】
まず、図１７を用いて、プローブデータ蓄積処理部１１０ａの動作フローについて説明する。
【０１３４】
センタ装置１１０は、プローブデータ受信部１１１の処理として、プローブカー車載端末装置１３０から送信される環境プローブデータおよび運動プローブデータを受信し（ステップＳ１０１）、その受信した環境プローブデータおよび運動プローブデータをそれぞれ、環境プローブデータ記憶部１２１および運動プローブデータ記憶部１２２へ一時記憶する。
【０１３５】
次に、センタ装置１１０は、運動プローブデータ分離部１１２の処理として、環境プローブデータ記憶部１２１に一時記憶されている環境プローブデータに基づき、運動プローブデータ記憶部１２２に一時記憶されている運動プローブデータを、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し（ステップＳ１０２）、分離した正常プローブデータと異常プローブデータとをそれぞれ、正常プローブデータ記憶部１２４および異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積する。なお、前記したように、その分離処理では、運動プローブデータは、その運動プローブデータに対応する環境プローブデータに障害物やスリップなどの異常値が検出された場合には、異常プローブデータに分類され、異常値が検出されなかった場合には、正常プローブデータに分類される。
【０１３６】
次に、センタ装置１１０は、特徴空間生成部の処理として、それぞれの道路リンクごとに、正常プローブデータの特徴空間を生成し、その基底ベクトルを基底ベクトル記憶部１２５に格納する（ステップＳ１０３）。
【０１３７】
次に、センタ装置１１０は、正常残差検出部１１５の処理として、正常プローブデータ記憶部１２４に記憶されている正常プローブデータについて、それぞれの道路リンクごとに、その正常プローブデータの特徴空間に対する残差を検出する（ステップＳ１０４）。また、センタ装置１１０は、異常残差検出部１１４の処理として、異常プローブデータ記憶部１２３に記憶されている異常プローブデータについて、それぞれの道路リンクごとに、その異常プローブデータの特徴空間に対する残差を検出する（ステップＳ１０５）。
【０１３８】
次に、センタ装置１１０は、イベント検出閾値算出部１１６の処理として、それぞれの道路リンクごとに、正常残差検出部１１５によって検出された残差（正常残差）のヒストグラムと異常残差検出部１１４によって検出された残差（異常残差）のヒストグラムとに基づき、イベント検出閾値を算出し、その算出したイベント検出閾値をイベント検出閾値記憶部１２６に格納する（ステップＳ１０６）。
【０１３９】
続いて、図１８を用いて、リアルタイムイベント処理部１１０ｂの動作フローについて説明する。
【０１４０】
センタ装置１１０は、運動プローブデータ受信部１１７の処理として、携帯型ナビ端末装置１４０から送信される運動プローブデータを受信し（ステップＳ１１１）、受信した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部１４５に一時記憶する。
【０１４１】
次に、センタ装置１１０は、残差検出部１１８の処理として、基底ベクトル記憶部１２５を参照して、当該道路リンク（受信した運動プローブデータが取得された道路リンク）の基底ベクトルを取得する（ステップＳ１１２）。そして、センタ装置１１０は、その基底ベクトルにより張られる特徴空間と、受信した運動プローブデータとの残差を検出する（ステップＳ１１３）。
【０１４２】
次に、センタ装置１１０は、イベント検出部１１９の処理として、イベント検出閾値記憶部１２６を参照して、当該道路リンクのイベント検出閾値を取得する（ステップＳ１１４）。そして、センタ装置１１０は、ステップＳ１１３で検出した残差とステップＳ１１４で取得したイベント検出閾値に基づき、当該道路リンクのイベントを検出し（ステップＳ１１５）、さらに、その検出したイベントをイベントデータ記憶部１４６に登録する（ステップＳ１１６）。
【０１４３】
また、センタ装置１１０は、イベントデータ配信部１２０の処理として、イベントデータ記憶部１４６を参照して、当該道路リンクを含む所定の地域の道路リンクに登録されているイベントを取得し（ステップＳ１１７）、その道路リンクに登録されているイベントをイベントデータとして携帯型ナビ端末装置へ配信する（ステップＳ１１８）。
【０１４４】
以上、ここまでの第２の実施形態の説明では、説明を分かりやすくするために、残差は残差ベクトルの絶対値（大きさ）としている。その場合には、イベント検出閾値は、それぞれの道路リンクに対して１つしか設定されないので、イベント検出部１１９は、イベントの有無を検出することはできるが、イベントの種類を検出することができない。そこで、以下では、第２の実施形態においても、イベントの種類を検出可能なことを説明する。以下では、それを可能にするために、残差を本来の定義である残差ベクトルで考える。
【０１４５】
図１９は、イベントの種類を検出するための基本的な考え方を説明する模式図である。図１９において、基底１および基底２は、特徴空間の基底ベクトルであり、白丸は、異常プローブデータのベクトルが表す位置、黒丸は、その異常プローブデータの特徴空間への射影点である。このとき、残差ベクトルは、異常プローブデータのベクトルと射影点が表す射影ベクトルとの差のベクトルとして表される。
【０１４６】
一般に、車両の運動プローブデータは、障害物回避、車線規制、道路凍結といった道路リンクに発生するイベントによって異なった特徴を有するが、そのイベントの種類が同じ場合には、同じような特徴を表す筈である。すなわち、図１９に例示するように、残差ベクトルの方向は、イベントの種類が異なる場合には、それぞれ異なる方向になり、また、イベントの種類が同じ場合には、同じような方向になる。なお、図１９では、特徴空間に直交する残差ベクトルが直交しないように表示されているが、もともと多次元空間のベクトルを３次元空間で表示しているために、やむを得ず、そのように表示したものである。概念的には、特徴空間と残差ベクトルとは直交する。
【０１４７】
この場合には、残差の方向とイベントとをあらかじめ対応付けておく必要がある。その対応付けを行うためには、異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積された異常プローブデータをイベント（イベントのの識別情報）ごとにソーティングする。そして、ソーティングされたそれぞれのイベントごとに、図１５に示すようなヒストグラムを作成する。このとき、そのヒストグラムの横軸は、残差ベクトルの大きさではなく、残差ベクトルの方向である。
【０１４８】
一般には、残差ベクトルが多次元のベクトルであるため、残差ベクトルの方向は、多次元ベクトルで表される。従って、そのヒストグラムは、多次元空間の中でのヒストグラムとして表される。このような場合、そのヒストグラムをその多次元空間のそれぞれの座標軸に沿った断面で眺めると、図１５に説明した場合と同様にして、それぞれの座標軸に沿ったイベント検出閾値を設定することができる。例えば、ｍ次元の残差ベクトルの場合には、ｍ個のイベント検出閾値を設定することができる。
【０１４９】
そこで、イベント検出閾値検出部１１６は、それぞれの道路リンクごとに、さらに、それぞれのイベントの種類ごとに、残差ベクトルの次元数（例えば、ｍ個）のイベント検出閾値を算出し、その算出した例えばｍ個のイベント検出閾値を、イベント検出閾値記憶部１２６に格納しておく。そして、イベント検出部１１９は、携帯型ナビ端末装置１４０から取得した運動プローブデータの残差ベクトルの方向を、それぞれのイベントの種類ごとに、ｍ個のイベント検出閾値と比較することにより、そのイベントの種類を判定する。このとき、取得した運動プローブデータの残差ベクトルが、ｍ個のイベント検出閾値のすべてを満足しなくても、例えば、２／３以上のイベント検出閾値を満足した場合には、その方向は同じ方向を向いていると判定してもよい。
【０１５０】
以上のようにして、センタ装置１１０は、携帯型ナビ端末装置１４０から取得した運動プローブデータの残差ベクトルの方向を判定することによって、イベントの種類を検出することができるようになる。
【０１５１】
以上、本発明の第２の実施形態によれば、事前に、道路リンクごとの車両走行の特徴空間を生成しておき、そのイベント検出閾値を算出しておくことにより、運動プローブデータしか取得できないＰＮＤなどの携帯型ナビ端末装置１４０から受信した運動プローブデータであっても、その運動プローブデータからその道路リンクに発生しているイベントを検出することができるようになる。また、その検出したイベントを、道路リンクごとに記憶装置に登録し、その登録した道路リンクのイベントを携帯型ナビ端末装置１４０に配信することができる。すなわち、本実施形態によれば、運動プローブデータしか取得できない携帯型ナビ端末装置１４０であっても、道路リンクのイベントを収集するプローブカーとして利用することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。
【図２】本発明の第１の実施形態において、車載端末装置からセンタ装置へ送信されるプローブデータ、および、センタ装置から車載端末装置へ配信されるイベントデータの構成を示した図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る交通情報収集・配信システムにおける処理の流れの概要を示した図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る主成分分析における特徴空間射影処理の例を模式的に示した図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係るセンタ装置におけるイベント統合区間決定の考え方を示した図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係るセンタ装置におけるイベントラベル割付の例を示した図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る車載端末装置におけるプローブデータの分割および直交成分分解の例を示した図である。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る車載端末装置におけるプローブデータの直交成分分解の基本的な考え方を示した図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る車載端末装置におけるイベントデータの表示方法の例を示した図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係るセンタ装置の動作フローを示した図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る車載端末装置の動作フローを示した図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る正常プローブデータの残差を説明するための模式図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る異常プローブデータの残差を説明するための模式図である。
【図１５】本発明の第２の実施形態に係るイベント検出閾値算出部によって作成される正常残差および異常残差のヒストグラムの例を示した図である。
【図１６】本発明の第２の実施形態に係る携帯型ナビ端末装置から取得される運動プローブデータの残差を説明するための模式図である。
【図１７】本発明の第２の実施形態に係るプローブデータ蓄積処理部の動作フローを示した図である。
【図１８】本発明の第２の実施形態に係るリアルタイムイベント処理部の動作フローを示した図である。
【図１９】本発明の第２の実施形態に係るイベントの種類を検出するための基本的な考え方を説明する模式図である。
【符号の説明】
【０１５３】
１ 交通情報収集・配信システム
１０ センタ装置
１１ プローブデータ受信部
１２ プローブデータ更新部
１３ 主成分得点ベクトル送信部
１４ 特徴空間射影処理部
１５ 変化点検出部
１６ イベント区間分割部
１７ イベント割付部
１８ イベントデータ配信部
２１ 現況プローブデータ記憶部
２２ 主成分得点ベクトル記憶部
２３ イベントデータ記憶部
３０ 車載端末装置
３１ プローブデータ取得部
３２ イベント検出部
３３ プローブデータ送信部
３４ プローブデータ分割部
３５ 直交成分分解部
３６ アップリンク判定部
３７ 主成分得点ベクトル受信部
３８ イベントデータ受信部
３９ イベントデータ表示部
４１ プローブデータ記憶部
５０ センサ
６０ 表示装置
１０１ 交通情報収集・配信システム
１１０ センタ装置
１１０ａ プローブデータ蓄積処理部
１１０ｂ リアルタイムイベント処理部
１１１ プローブデータ受信部
１１２ 運動プローブデータ分離部
１１３ 特徴空間生成部
１１４ 異常残差検出部
１１５ 正常残差検出部
１１６ イベント検出閾値算出部
１１７ 運動プローブデータ受信部
１１８ 残差検出部
１１９ イベント検出部
１２０ イベントデータ配信部
１２１ 環境プローブデータ記憶部
１２２ 運動プローブデータ記憶部
１２３ 異常プローブデータ記憶部
１２４ 正常プローブデータ記憶部
１２５ 基底ベクトル記憶部
１２６ イベント検出閾値記憶部
１２７ 運動プローブデータ記憶部
１２８ イベントデータ記憶部
１３０ プローブカー車載端末装置
１３１ プローブデータ取得部
１３２ プローブデータ送信部
１３３ プローブデータ記憶部
１４０ 携帯型ナビ端末装置
１４１ 運動プローブデータ取得部
１４２ 運動プローブデータ送信部
１４３ イベントデータ受信部
１４４ イベントデータ表示部
１４５ 運動プローブデータ記憶部
１４６ イベントデータ記憶部
１５１ 環境センサ
１５２ 運動センサ
１６０ 表示装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されたセンサによって取得されるプローブデータに基づき、道路交通情報を収集・配信する交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路の交通情報を取得するために、しばしば、プローブカーが用いられている。プローブカーとは、各種センサや通信装置などを含んだ車載装置を搭載し、その各種センサによって車両位置、走行速度、走行距離などのデータ（以下、プローブデータという）を収集し、その収集したプローブデータを所定の交通情報センタに送信する車両である。プローブカーとしては、例えば、タクシー会社などの協力のもとに、タクシーなどが利用されることが多い。
【０００３】
一方、交通情報センタは、プローブカーから送信されてくるプローブデータを処理し、交差点間の旅行時間、渋滞箇所、渋滞長などの交通情報を収集する。しかしながら、現実は、プローブカーの数が足りないので、収集される交通情報の精度が問題となっている。そこで、プローブカーの数を増やすために、例えば、通信機能を有するナビゲーション装置を備えた車両にプローブカーとしての役割を担わせる構想がある。現状の多くの車両は、交通情報を収集するために必要なセンサをすでに備えており、また、通信機能を有するナビゲーション装置は、今後、さらに増加することが予想されている。
【０００４】
こうして、多数の車両がプローブカーとなり、その多数のプローブカーから交通情報センタにプローブデータが送信されるようになると、従来とは異なる問題が生じる。まず、第１の問題は、プローブデータが多数のプローブカーから送信されるため、交通情報センタの通信回線の通信負荷やコンピュータの処理負荷が膨大なものになることである。また、第２の問題は、道路における同一のイベント（例えば、ある地点での渋滞）について複数のプローブカーから送信される異なるプローブデータを、どのような方法で同一視したり、分類したりすればよいかという問題である。
【０００５】
特許文献１には、プローブカーの車載装置がＳＳ／ＳＴと呼ばれるイベント検出を行うことにより、交通情報センタへ送信するデータを低減するプローブカーの例が開示されている。ＳＳ（Short Stop）とは車両が所定速度未満の停止状態、ＳＴ（Short Trip）とは所定速度以上の走行状態をいい、車載装置はＳＳおよびＳＴのそれぞれのイベント終了時に、イベントの状態とともに車両位置、車両速度などのプローブデータをアップリンク（車載装置から交通情報センタへのデータ転送）する。すなわち、ＳＳ／ＳＴは、イベントドリブン型のアップリンク方法であり、この方法には、アップリンクするデータを圧縮する効果が認められる。
【特許文献１】特開２００３−２９６８９１号公報
【０００６】
また、前記第２の問題に対しては、同様の問題を解決する一般的な方法として、例えば、適応共鳴理論（ＡＲＴ：Adaptive Resonance Theory）を適用することができる。すなわち、プローブデータを処理するコンピュータは、あらかじめ設定された教示データを用いて学習を行い、その類似データによってクラスタを構成する。そして、リアルタイムに入力されるプローブデータに対して、そのクラスタとのマッチングを行い、イベントの検出および分類を行う。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１によるＳＳ／ＳＴによるイベント検出は、イベント検出の条件（車両の走行状況や周囲の状況など）、車両の種類や個体差、センサの種類や個体差などに相違があると、そのプローブデータに大きな差が生じる場合があり、交通情報センタ側でのイベントの統合に困難をきたす場合がある。また、ＳＳ／ＳＴによって情報を圧縮しても、すべてのイベント発生時にプローブデータをアップリンクするので、プローブカーの増加、センサの種類の増加、時間分解能の向上が進行する限り、アップリンクする情報量を削減することはできない。
【０００８】
また、適応共鳴理論の適用においては、車両によって得られるプローブデータの場合、その対象となるデータの特性および次数が、車両の台数、車両の個体差、道路の走行特性などに応じて多様かつ短時間に変化する。従って、判定対象のセンサが限定される用途とは異なり、教示データの設定やクラスタの形成を簡単に行うことができない。少なくとも、リアルタイムで入力されるプローブデータについて、そのイベントをリアルタイムで検出し、分類することは困難である。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、プローブカーからアップリンクされるプローブデータを削減することができ、かつ、ある道路区間についての多数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが対応する道路区間に対し、交通状況に係るイベント情報を付加し、配信する処理を、リアルタイムで行うことが可能な交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムであり、また、その交通情報収集・配信システムに用いられる交通情報収集・配信方法、センタ装置、および、車載端末装置である。そして、本発明においては、前記車載端末装置および前記センタ装置が以下のように動作することを特徴とする。
【００１１】
（１）前記車載端末装置は、前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、をセンタ装置に送信する。
（２）前記センタ装置は、（２−１）前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、（２−２）前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、（２−３）前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、（２−４）前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、（２−５）前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付け、（２−６）前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信する。
（３）前記車載端末装置は、前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、当該車両の現在位置が前記区間情報によって示された道路区間に含まれたときには、前記イベント識別情報によって示されるイベント情報を表示装置に表示する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、プローブカーからアップリンクされるプローブデータの量が削減されるとともに、ある道路区間についての多数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが対応する道路区間に対し交通状況に係るイベントの情報を、リアルタイムで付加し、配信することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳しく説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。図１に示すように交通情報収集・配信システム１は、センタ装置１０と車両に搭載された車載端末装置３０とによって構成される。ここで、センタ装置１０と車載端末装置３０とは、携帯電話回線やインターネットなど図示しない通信ネットワークを介して、互いに通信可能に接続されている。また、車載端末装置３０は、車両に搭載されている各種のセンサ５０、表示装置６０などに接続されている。
【００１５】
ここで、センタ装置１０は、プローブデータ受信部１１、プローブデータ更新部１２、主成分得点ベクトル送信部１３、特徴空間射影処理部１４、変化点検出部１５、イベント区間分割部１６、イベント割付部１７、イベントデータ配信部１８、現況プローブデータ記憶部２１、主成分得点ベクトル記憶部２２、イベントデータ記憶部２３などの機能ブロックを含んで構成される。
【００１６】
また、車載端末装置３０は、プローブデータ取得部３１、イベント検出部３２、プローブデータ送信部３３、プローブデータ分割部３４、直交成分分解部３５、アップリンク判定部３６、主成分得点ベクトル受信部３７、イベントデータ受信部３８、イベントデータ表示部３９、プローブデータ記憶部４１などの機能ブロックを含んで構成される。
【００１７】
センサ５０としては、車両に一般的に搭載されている種々のセンサを利用することができる。例えば、車速センサ、距離センサ、加速度センサ、ブレーキセンサ、アクセルセンサ、操舵角センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などの位置センサ、ＡＢＳ（Antilock Braking System）などに含まれるスリップセンサ、レーダなどの障害物センサなどのいずれであっても構わない。
【００１８】
車載端末装置３０において、プローブデータ取得部３１は、各種のセンサ５０から入力されるプローブデータを取得し、取得したプローブデータをプローブデータ記憶部４１に格納する。また、イベント検出部３２は、プローブデータ取得部３１によって取得されたプローブデータからイベントを検出し、検出したイベントの種類を表すイベントラベル、例えば、「渋滞」などの情報をプローブデータに付加する。そして、プローブデータ送信部３３は、そのイベントラベルが付加されたプローブデータを、プローブデータ分割部３４またはアップリンク判定部３６からの指示情報に基づき、センタ装置１０へ送信（アップリンク）する。
【００１９】
なお、本実施形態においては、イベント検出部３２によるイベントの検出は、単一または複数のセンサ５０からのプローブデータを監視することにより検出できるものとする。例えば、車速が所定の速度以下になったときを「渋滞」のイベントとして検出し、そのとき得られるプローブデータに対して、「渋滞」のイベントラベルを付加する。このとき、プローブデータに対して、複数のイベントラベルが付加されても構わない。そして、そのイベントラベルが付加されるプローブデータの部分をイベント区間という。
【００２０】
また、車載端末装置３０において、主成分得点ベクトル受信部３７は、センタ装置１０から送信される主成分得点ベクトル（詳細は後記）を受信し、プローブデータ分割部３４は、プローブデータ記憶部４１に記憶されているプローブデータを、その受信した主成分得点ベクトルの区間内に含まれる部分とその区間外に含まれる部分とに分割する。そして、その区間外に含まれる部分のプローブデータをアップリンクするようにプローブデータ送信部３３に指示する。また、直交成分分解部３５は、主成分得点ベクトルの区間内に含まれる部分のプローブデータを直交成分分解することによって、主成分得点ベクトルとは異なる成分（直交成分）のデータを抽出する。そして、アップリンク判定部３６は、その直交成分のデータが存在するか否かを判定し、異なる成分のデータが存在した場合には、プローブデータのうちその直交成分のデータをセンタ装置１０へアップリンクするようにプローブデータ送信部３３に指示する。
【００２１】
また、車載端末装置３０において、イベントデータ受信部３８は、センタ装置１０から配信されるイベントデータを受信する。そのイベントデータには、そのイベントデータがどの道路区間に対応するかを示す区間情報が付されているので、イベントデータ表示部３９は、その受信したイベントデータに当該車両が走行中の道路区間のものがあったときには、そのイベントデータを表示装置６０に表示する。なお、表示装置６０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などで構成され、ナビゲーション装置の表示装置を共用しても構わない。
【００２２】
次には、センタ装置１０において、プローブデータ受信部１１は、車載端末装置３０から送信されるプローブデータを受信して、その受信したプローブデータを現況プローブデータ記憶部２１に格納する。また、プローブデータ更新部１２は、現況プローブデータ記憶部２１に格納されているプローブデータについて、そのプローブデータに付された日時情報（タイムスタンプ）が現況タイムウィンドウから外れるものを除去する。ここで、現況タイムウィンドウとは、現在時刻の所定時間の前（例えば、５分前）の時刻から現在時刻までの間をいう。すなわち、プローブデータ更新部１２は、現況プローブデータ記憶部２１に格納されているプローブデータのうち古いデータを除去する。
【００２３】
特徴空間射影処理部１４は、現況プローブデータ記憶部２１に格納されているプローブデータについて主成分分析処理を行い、特徴空間ベクトルおよび主成分得点ベクトルを算出し、さらに、その算出した主成分得点ベクトルを主成分得点ベクトル記憶部２２に格納する。そして、変化点検出部１５は、前記算出された特徴空間ベクトルについてそのベクトルの方向の変化点を検出する。また、イベント区間分割部１６は、その変化点に基づき道路区間を分割し、イベント割付部１７は、その分割された道路区間に対し、プローブデータに付されていたイベントラベルを割り付け、道路区間情報とイベントラベルとをイベントデータとしてイベントデータ記憶部２３に格納する。イベントデータ配信部１８は、イベントデータ記憶部２３に格納されているイベントデータを車載端末装置３０へ配信する。
【００２４】
なお、センタ装置１０における特徴空間射影処理部１４以下の各機能ブロックの機能については、後記するところにより詳しく説明する。
【００２５】
図１において、センタ装置１０は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）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構成され、センタ装置１０の前記した各機能ブロックの機能は、前記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（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク装置などによって構成される。
【００２６】
同様に、車載端末装置３０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構成され、車載端末装置３０の前記した各機能ブロックの機能は、前記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、フラッシュメモリ、ハードディスク装置などによって構成される。
【００２７】
図２は、第１の実施形態において、車載端末装置からセンタ装置へ送信されるプローブデータ、および、センタ装置から車載端末装置へ配信されるイベントデータの構成を示した図である。
【００２８】
図２において、プローブデータの日時情報は、そのプローブデータが取得されたときの日時を表す情報である。また、区間情報は、そのプローブデータが取得された道路リンク（交差点間を結ぶ道路を道路リンクという）における道路区間に係る情報であり、道路リンクの識別情報、その道路リンクにおけるイベント発生位置情報、そのイベントに係るプローブデータが存在する区間の距離情報などの情報を含む。また、イベントラベルは、イベント検出部３２で付加されたそのイベントの種類を識別する情報である。
【００２９】
なお、車載端末装置３０が道路リンクの識別情報や位置情報などを含んだ道路地図情報を有しない場合には、車載端末装置３０では、道路リンクの識別情報を付すことができない。この場合には、イベント発生位置情報としてＧＰＳ受信機などから得られる緯度・経度情報を用い、道路リンクの識別情報については、センタ装置１０で付加するようにしても構わない。
【００３０】
また、プローブデータの本体は、センサ＃ｉ（ｉ＝１，…，ｓ：ただし、ｓはセンサの数）から取得されるデータｄｉｊ（ｊ＝１，…，ｎ：ｎはデータの数）によって構成される。なお、センサ＃ｉから取得されるｄｉｊは、一般には、時系列のデータとして取得されるが、本実施形態においては、時系列のデータが、例えば、走行距離センサのデータと組み合せることによって、走行距離を主軸とするデータに変換されたデータ、例えば、車両が１ｍ走行するごとに得られるデータであるとする。
【００３１】
また、アップリンク判定部３６によってアップリンクが指示された場合には、アップリンクするプローブデータは、センサ＃ｉ（ｉ＝１，…，ｓ）から取得されたデータｄｉｊそのものではなく、直交成分分解部３５によって抽出された主成分得点ベクトルについての直交成分のデータとなる。
【００３２】
また、センタ装置１０から車載端末装置３０へ配信されるイベントデータは、日時情報と区間情報とイベントラベルとを含んで構成される。この場合の区間情報は、道路リンクの識別情報とその道路リンクにおける少なくとも２地点の位置情報とを含む。また、イベントラベルは、イベント割付部１７によってその区間に割り付けられるイベントラベルであり、複数のイベントラベルが割り付けられても構わない。
【００３３】
なお、イベントデータ記憶部２３には、以上のように構成されたイベントデータが多数記憶されることになる。そして、イベントデータ配信部１８は、前記イベントデータを車載端末装置３０ごとに個別に配信してもよいが、通常は、所定のエリア内に所在する複数の車載端末装置３０に対して、そのエリアに含まれる道路区間の区間情報を有するイベントデータをマルチキャストなどにより一斉に配信する。
【００３４】
図３は、第１の実施形態に係る交通情報収集・配信システムにおける処理の流れの概要を示した図である。すなわち、この処理の流れは、車載端末装置３０がセンサ５０からプローブデータを取得して、そのプローブデータからイベントを検出し、必要最小限のプローブデータだけをセンタ装置１０にアップリンクし、センタ装置１０がそのアップリンクされたプローブデータをそれまで保有しているイベントデータと統合または分離して、新たなイベントデータを生成し、保有および生成したイベントデータを配信するまでの処理を示したものである。なお、この処理において、車載端末装置３０は、複数（多数）存在することを想定している。
【００３５】
図３に示すように、車載端末装置３０は、センサ５０から取得したプローブデータによって渋滞といったようなイベントを検出すると（ステップＳ１０）、センタ装置１０に対して「アップリンク通知」を送信する（ステップＳ１１）。「アップリンク通知」は、車載端末装置３０がセンタ装置１０に対し、プローブデータのアップリンクをしようとしていることを知らせる通知である。また、本実施形態の場合、「アップリンク通知」は、センタ装置１０に対し、主成分得点ベクトルの送信を要求する情報であるといってもよい。なお、「アップリンク通知」には、車載端末装置３０を搭載した車両の現在位置情報が添付される。
【００３６】
センタ装置１０は、「アップリンク通知」を受信すると、添付された車両の現在位置情報に基づき主成分得点ベクトル記憶部２２を参照して、当該車両が走行中の道路リンクにイベント統合済み区間があるか否かを判定する（ステップＳ１２）。イベント統合済み区間とは、ここでは、主成分得点ベクトルが対応付けられている道路区間であることを意味し、その詳細については後記する。
【００３７】
そして、その判定の結果、イベント統合済み区間があったときには（ステップＳ１２でＹｅｓ）、センタ装置１０は、当該統合済み区間情報を含んだ主成分得点ベクトルを車載端末装置３０へ送信する（ステップＳ１３）。また、イベント統合済み区間がなかったときには（ステップＳ１２でＮｏ）、センタ装置１０は、車載端末装置３０へ「無条件アップリンク要求」を送信する（ステップＳ１４）。
【００３８】
一方、車載端末装置３０は、そのとき受信したデータが「無条件アップリンク要求」であったときには（ステップＳ１５でＹｅｓ）、イベントラベルを含み、そのイベントに係る全プローブデータをセンタ装置１０へアップリンクする（ステップＳ１６）。また、その受信したデータが「無条件アップリンク要求」でなかったとき（ステップＳ１５でＮｏ）、つまり、受信したデータが統合済み区間情報を含んだ主成分得点ベクトルであったときには、車載端末装置３０は、その統合済み区間情報に基づきプローブデータを区間分割する（ステップＳ１７）。
【００３９】
そして、その区間分割によって前記統合済み区間に含まれない新規区間が生じた場合には、その新規区間のプローブデータを抽出する。また、前記統合済み区間内に含まれるプローブデータについては、主成分得点ベクトルによる直交成分分解を行い（ステップＳ１８）、その直交成分をイベントの新規成分として抽出する。このようにして、プローブデータの新規区間または新規成分（直交成分）が抽出されたときには（ステップＳ１９でＹｅｓ）、車載端末装置３０は、イベントラベルを含み、前記抽出部分のプローブデータをセンタ装置１０へアップリンクする（ステップＳ２０）。また、新規区間も新規成分も抽出されなかったときには（ステップＳ１９でＮｏ）、プローブデータのアップリンクを行わない。
【００４０】
次に、センタ装置１０は、車載端末装置３０からアップリンクされたプローブデータ（全プローブデータ、新規区間または新規成分のプローブデータ）を受信すると、そのプローブデータをいったん現況プローブデータ記憶部２１に格納した上で、イベント統合済み区間と新規区間とを含む新たなイベント統合区間に属するプローブデータについて特徴空間射影処理を行い、その結果得られる特徴空間ベクトルの変化点を検出することによって、イベント区間を分割する（ステップＳ２１）。そして、センタ装置１０は、その分割したイベント区間へイベントラベルを割付け、イベント区間の区間情報とイベントラベルを対応付けて、イベントデータ記憶部２３に格納する（ステップＳ２２）。
【００４１】
また、センタ装置１０は、イベントデータ記憶部２３に格納したイベントデータを、例えば、５分ごとなど所定時間ごとに、車載端末装置３０に配信する（ステップＳ２３）。また、車載端末装置３０は、その配信されたイベントデータを受信し、その受信したイベントデータに含まれる区間情報と当該車両の現在位置とを照合し、その現在位置を包含する区間情報を有するイベントデータがあったときには、そのイベントデータを表示装置に表示する（ステップＳ２４）。
【００４２】
以上、図３に示した処理によって、センタ装置１０は、道路を走行中の複数の車両それぞれに搭載された車載装置３０からイベントデータ、つまり、交通情報を収集することができ、また、その収集した交通情報を車載装置３０へ配信することができる。従って、車載装置３０は、自らが検出する前であっても、他の車載装置３０によって検出されたイベントデータ、つまり、交通情報を取得し、表示することができる。
【００４３】
続いて、以上の処理において本実施形態を特徴付ける処理について、例などを用いて、さらに詳しく説明する。
【００４４】
図４は、第１の実施形態に係る主成分分析における特徴空間射影処理の例を模式的に示した図である。主成分分析は、多数のデータから互いに相関のあるデータを抽出し、それらのデータを統合することにより、そのデータ量を削減し、そのデータが有する特徴を把握しやすくしようとする技術である。従って、同じイベントについて複数の車両の車載端末装置３０から取得されるプローブデータ同士には、当然ながら高い相関があると考えられるので、主成分分析を適用することによって、それらのプローブデータを統合化することができるのである。
【００４５】
例えば、図４に示すように、複数の車載端末装置３０によってデータＡ、データＢ、データＣのプローブデータが取得されたとする。このとき、データＡ，Ｂ，Ｃの相関は非常に高い。従って、これらは同じイベントによって形成されたデータということができる。ただし、データＣは、例えば、車両の個体差などによってデータの変化率が大きいものになっており、データＡ、データＢとは少しだけ相関性が小さくなっている。
【００４６】
このようなデータＡ，Ｂ，Ｃに対して主成分分析を施すと、データの種類の数が減少した、いわゆる、特徴空間のデータに変換することができる。このようなデータ変換は、しばしば、特徴空間射影と呼ばれる。図４においては、データＡ，Ｂ，Ｃは、データＡ，Ｂ，Ｃが相関をもって変化する成分のデータＸと、データＣがデータＡ，Ｂと無相関に変化する成分のデータＹとに変換されている。つまり、特徴空間の座標軸は、相関の高いデータを代表させることができるように選択される。
【００４７】
本実施形態のセンタ装置１０においては、以上のような特徴空間射影は、特徴空間射影処理部１４で行われる。なお、プローブデータ空間におけるデータＡ，Ｂ，Ｃが特徴空間に射影されて得られたデータＸ、データＹは、それぞれ、主成分得点ベクトルと呼ばれる。換言すれば、主成分得点ベクトルは、特徴空間におけるデータの座標軸ごとの座標値の履歴情報である。この特徴空間射影で得られた主成分得点ベクトルは、主成分得点ベクトル記憶部２２に記憶される
【００４８】
特徴空間におけるデータが表す座標値は、特徴空間ベクトルと呼ばれているが、本実施形態では、その特徴空間ベクトルの方向の変化を捉えて、それをイベントの変化点と判断する。例えば、図４の例では、データＸは、そのノルム（ベクトルの大きさの絶対値）が大きく、当該イベントの寄与が大きいデータである。また、データＹは、そのノルムが小さく、当該イベントの寄与が小さいデータである。複数のベクトルの合成において、合成されるベクトルの方向は、ノルムが大きいベクトルの方向の影響を受けるので、この場合の特徴空間ベクトルの方向は、データＸの値の影響を大きく受ける。従って、図４の例では、破線で示した位置付近でデータＸの値が大きく変化しているので、特徴空間ベクトルもその破線の位置付近で、大きく変化していることになる。そこで、その破線付近でイベントが変化しているものと判断する。
【００４９】
従って、本実施形態においては、特徴空間ベクトルの変化点を検出して、その変化点によりイベント区間を分割する。ちなみに、図４の例では、破線より前の区間をイベントαとし、破線より後の区間をイベントβとしている。なお、センタ装置１０においては、これらの処理を変化点検出部１５およびイベント区間分割部１６で行っている。
【００５０】
ここで、主成分得点ベクトルと特徴空間ベクトルはそれぞれ別物であることを補足して注意しておく。例えば、ｄｉｊ（ｉ＝１，…，ｓ，ｊ＝１，…，ｎ）をプローブデータとし、ｃｋｊ（ｋ＝１，…，ｕ，ｊ＝１，…，ｎ，ｕ＜ｓ）をそのプローブデータが特徴空間射影によって変換された特徴空間のデータであるとする。このとき、ｃｋｊを行列Ｃの要素とすると、行列Ｃの列ベクトル（ｃ１ｊ，ｃ２ｊ，…，ｃｕｊ）ｔ（ｊ＝１，…，ｎ）が特徴空間ベクトルであり、行ベクトル（ｃｋ１，ｃｋ２，…，ｃｋｎ）（ｋ＝１，…，ｕ）が主成分得点ベクトルである。
【００５１】
図５は、第１の実施形態に係るセンタ装置におけるイベント統合区間決定の考え方を示した図である。車載端末装置３０からセンタ装置１０に新規のプローブデータがアップリンクされたときには、センタ装置１０の現況プローブデータ記憶部２１には、先行する車両の車載端末装置３０からアップリンクされたプローブデータがすでに存在することが多い。図５では、そのプローブデータを既存プローブデータ＃１，＃２，…，＃ｍと表記している。
【００５２】
また、図５に示すように、それらの既存プローブデータ＃１，＃２，…，＃ｍのイベント区間は、道路の混雑状況や車両の走行状況などのために位置のずれを生じる。しかしながら、センタ装置１０は、そのイベント区間に重なりがある限りは、そのプローブデータが同じイベントに由来するものとして、そのイベント区間をすべて含むような区間に統合して特徴空間射影処理を行う。
【００５３】
従って、新規のプローブデータがアップリンクされたときには、先行してアップリンクされた既存プローブデータ＃１，＃２，…，＃ｍにより、それらのイベント区間はいったん統合されていることになる。そこで、本実施形態では、新規のプローブデータがアップリンクされたときすでに存在するプローブデータのイベント区間を統合したイベント区間をイベント統合済み区間という。
【００５４】
センタ装置１０は、新規のプローブデータがアップリンクされたときには、そのイベント統合済み区間と新たなプローブデータのイベント区間との論理和により新規のイベント統合区間を形成し、既存プローブデータ＃１，＃２，…，＃ｍと新規のプローブデータとについて特徴空間射影処理を行う。このとき、イベント統合済み区間に所定時間以上の時間を経過した古いプローブデータが存在した場合には、その古いプローブデータは、特徴空間射影処理の対象から除外する。
【００５５】
なお、図５のようにイベント区間の範囲が異なるようなプローブデータに対して、特徴空間射影処理を行う場合には、各プローブデータは、特徴空間射影処理対象のイベント統合区間に対して欠損値を有することになる。これに対しては、本実施形態では、計算量が多くはなるが、欠損区間の値を推定して補間する欠損値付き主成分分析法を利用するものとする。
【００５６】
図６は、第１の実施形態に係るセンタ装置におけるイベントラベル割付の例を示した図である。
【００５７】
センタ装置１０は、プローブデータのアップリンクを受けると、以上に説明したようにして、新規のイベント統合区間に対して、特徴空間射影処理を行い、特徴空間ベクトルの変化点を検出し、イベント区間を分割する。そして、センタ装置１０は、その分割したイベント区間のそれぞれにイベントラベルを割り付ける。
【００５８】
このイベントラベルの割付に当たっては、統合の対象となったプローブデータすべてについて同じイベントラベルが付されていたか否かを判定する。そして、すべて同じイベントラベルが付されていたときには、そのイベントラベルを前記分割したイベント区間に割り付ける。また、すべて同じイベントラベルが付されていなかったとき、つまり、異なるイベントラベルが混在していたときには、多数決により最も多いイベントラベルを選択し、その最多数のイベントラベルをそのイベント区間に割り付ける。
【００５９】
ちなみに、図６においては、イベント＃１のイベント区間のプローブデータに付されたイベントラベルは、すべて同じ「渋滞」であったので、イベント＃１のイベント区間には「渋滞」のイベントラベルが割り付けられている。また、イベント＃３およびイベント＃４のイベント区間には、多数決により、それぞれ、「障害物」および「スリップ」のイベントラベルが割り付けられている。
【００６０】
図７は、第１の実施形態に係る車載端末装置におけるプローブデータの分割および直交成分分解の例を示した図、図８は、その直交成分分解の基本的な考え方を示した図である。
【００６１】
車載端末装置３０は、前記したように、プローブデータをアップリンクするに当たっては、「アップリンク通知」をセンタ装置１０に送信する。これに対しセンタ装置１０は、その車載端末装置３０を搭載した車両が走行中の道路リンクに既存のイベント統合済み区間があるか否かを判定し、既存のイベント統合済み区間があったときには、そのイベント統合済み区間に含まれる既存のプローブデータについての特徴空間射影処理によってすでに得られている主成分得点ベクトルを車載端末装置３０へ送信する。
【００６２】
車載端末装置３０は、主成分得点ベクトルを受信し、受信した主成分得点ベクトルのイベント区間と、アップリンクしようとしているプローブデータのイベント区間（以下、新規アップリンク区間という）とを比較する。そして、図７に示すように、新規アップリンク区間を主成分得点ベクトルのイベント区間内に含まれる区間（１）と、主成分得点ベクトルのイベント区間に含まれない区間（２）とに分割する（プローブデータ分割部３４）。一方、区間（１）の部分のプローブデータについては、そのプローブデータを、受信した主成分得点ベクトルの基底ベクトルに射影して、射影成分（ａ）と、主成分得点ベクトルの基底ベクトルに直交する直交成分（ｂ）とに分解する（直交成分分解部３５）。そして、区間（２）の部分のプローブデータについては、それまでのイベント統合済み区間に含まれないイベント情報を有している可能性があるので、アップリンクの対象とする。
【００６３】
図８において、（例１）Ｙのようなプローブデータは、主成分得点ベクトルをＡとしたとき、その基底ベクトルへの射影成分ＹＡとそれに直交する成分ＹＢとに分解される。すなわち、直交成分ＹＢは、主成分得点ベクトルＡに含まれない何らかのイベント情報を有していることを意味するので、直交成分ＹＢをアップリンクの対象とする。ただし、図８（例２）Ｙのように、直交成分ＹＢがあってもそのノルムが小さい場合には、それに対応するイベントが存在しないと判断して、アップリンクの対象としない。車載端末装置３０は、適宜、閾値を設け、抽出された直交成分ＹＢのノルムをその閾値と比較することにより、直交成分の有無を判定する。
【００６４】
以上のように、直交成分のノルムが所定の閾値に達しない場合には、車載端末装置３０は、その部分のプローブデータにはセンタ装置１０がすでに有しているイベント情報以外に新たな情報はないものと判断して、そのプローブデータをアップリンクの対象から外す。よって、車載端末装置３０からセンタ装置１０へアップリンクされるプローブデータの量を削減することができる。
【００６５】
図９は、第１の実施形態に係る車載端末装置におけるイベントデータの表示方法の例を示した図である。
【００６６】
車載端末装置３０は、センタ装置１０から配信されるイベントデータを受信し、その受信したイベントデータを車載端末装置３０の表示装置に表示する。このとき、図９に示したように、センタ装置１０は、既存のイベント統合済み区間により割り付けられたイベント＃１，＃２，＃３に対しては「既存フラグ」を付けて配信し、新規プローブデータによって割り付けられたイベント＃４，＃５に対しては「新規フラグ」を付して配信する。そして、車載端末装置３０は、「既存フラグ」が付されたイベントデータと「新規フラグ」が付されたイベントデータとを、その色や形状などによって互いに識別可能なように、表示装置に表示する。
【００６７】
また、車載端末装置３０自身が検出したイベントについて、配信されたイベントデータに含まれないイベントがあったときには、車載端末装置３０は、その自身が検出したイベントを、配信されたイベントとはその色や形状などによって識別可能なように、表示装置に表示する。
【００６８】
図１０は、第１の実施形態に係るセンタ装置の動作フローを示した図である。図１０に示すように、センタ装置１０は、車載端末装置３０から送信されるアップリンク通知を受信すると（ステップＳ３１）、そのアップリンク通知に添付されている当該車両の現在位置情報に基づき主成分得点ベクトル記憶部２２を参照して、当該車両が走行中の道路リンクにイベント統合済み区間があるか否かを判定する（ステップＳ３２）。そして、その道路リンクにイベント統合済み区間があったときには（ステップＳ３２でＹｅｓ）、センタ装置１０は、そのイベント統合済み区間に係る主成分得点ベクトルを車載端末装置３０に送信する（ステップＳ３３）。一方、イベント統合済み区間がなかったときには（ステップＳ３２でＮｏ）、無条件アップリンク要求を車載端末装置３０に送信する（図示省略：ただし、図３ステップＳ１４に相当）。
【００６９】
次に、センタ装置１０は、車載端末装置３０から送信されるプローブデータを受信すると（ステップＳ３４）、その受信したプローブデータを現況プローブデータ記憶部２１に格納する（ステップＳ３５）。そして、センタ装置１０は、現況プローブデータ記憶部２１内に格納されているデータ（プローブデータ）のタイムスタンプを確認し（ステップＳ３６）、現況タイムウィンドウ幅から外れるデータがあるか否かを判定する（ステップＳ３７）。その判定の結果、現況タイムウィンドウ幅から外れるデータがあったときには（ステップＳ３７でＹｅｓ）、その現況タイムウィンドウ幅から外れるデータを現況プローブデータ記憶部２１から除去する（ステップＳ３８）。
【００７０】
続いて、センタ装置１０は、前記受信したプローブデータのイベント区間と前記イベント統合済み区間とにより形成されるイベント統合区間に含まれるプローブデータについて主成分分析の特徴空間射影処理を行う（ステップＳ３９）。そして、センタ装置１０は、特徴空間射影処理によって得られる特徴空間ベクトルの変化点検出を行い（ステップＳ４０）、さらに、その変化点に基づきイベント区間を分割する（ステップＳ４１）。
【００７１】
次に、センタ装置１０は、ステップＳ４２〜ステップＳ４６をループ処理することにより、前記分割されたそれぞれのイベント区間に対してイベントラベルを割り付ける（図６参照）。そのループ処理では、センタ装置１０は、イベント区間とプローブデータに付されたイベント検出位置とを照合し（ステップＳ４３）、当該イベントイベント区間内にあるプローブデータに付されたイベントラベルを集計する（ステップＳ４４）。そして、当該イベント区間にあるイベントラベルの中で、最多数のイベントラベルをそのイベント区間の代表イベントラベルとして割り付ける（ステップＳ４５）。
【００７２】
最後に、センタ装置１０は、以上のイベントラベルの割付によってラベリングされたイベントデータを車載端末装置３０に配信する（ステップＳ４７）。なお、配信するときの１つのイベントデータの構成は図２によるが、図９で示したように、イベントデータを既存プローブデータによるものと、新規プローブデータによるものとを区別する場合には、その識別フラグ（「既存」フラグおよび「新規」フラグ）を付すものとする。
【００７３】
図１１は、第１の実施形態に係る車載端末装置の動作フローを示した図である。図１１に示すように、車載端末装置３０は、センサ５０によって取得されたプローブデータからイベントを検出すると（ステップＳ５１）、センタ装置１０へ「アップリンク通知」を送信する（ステップＳ５２）。そうすると、センタ装置１０から主成分得点ベクトルまたは無条件アップリンク要求が送信されてくるので、車載端末装置３０は、それが主成分得点ベクトルであるか否かを判定する（ステップＳ５３）。
【００７４】
そして、その判定の結果、それが主成分得点ベクトルでなかったとき（ステップＳ５３でＮｏ）、つまり、無条件アップリンク要求であったときには、車載端末装置３０は、プローブデータとイベントラベルとをセンタ装置１０にアップリンクする（ステップＳ５４）。一方、それが主成分得点ベクトルであったときには（ステップＳ５３でＹｅｓ）、図５に示したようにして、その主成分得点ベクトルに含まれるイベント統合済み区間の情報に基づき、当該プローブデータを分割する（ステップＳ５５）。
【００７５】
次に、車載端末装置３０は、前記分割したプローブデータのうち既存区間（イベント統合済み区間）に含まれる部分のプローブデータを、前記受信した主成分得点ベクトルにより直交成分分解し（ステップＳ５６：図８参照）、その直交成分のノルムが所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ５７）。その判定の結果、その直交成分のノルムが所定の閾値以上であったときには（ステップＳ５７でＹｅｓ）、車載端末装置３０は、新規区間のプローブデータと既存区間の直交成分とイベントラベルとをセンタ装置１０にアップリンクする（ステップＳ５８）。一方、その直交成分のノルムが所定の閾値に達しなかったときには（ステップＳ５７でＮｏ）、車載端末装置３０は、新規区間のプローブデータとイベントラベルとをセンタ装置１０にアップリンクする（ステップＳ５９）。
【００７６】
続いて、車載端末装置３０は、センタ装置１０から配信されるイベントデータを受信し（ステップＳ６０）、受信したイベントデータを表示装置に表示する（ステップＳ６１）。その表示の方法については、図９に示した通りである。
【００７７】
以上、第１の実施形態によれば、車載端末装置３０は、イベントを検出したとき、プローブデータをすべてセンタ装置１０に送信するのではなく、（１）センタ装置１０から主成分得点ベクトルが送信されなかったとき、（２）センタ装置１０から送信された主成分得点ベクトルとの直交成分があったとき、（３）センタ装置１０から送信された主成分得点ベクトルの区間外であったときに、そのプローブデータまたは主成分得点ベクトルとの直交成分をセンタ装置１０に送信する。すなわち、車載端末装置３０は、センタ装置１０が有するプローブデータの特徴と同じ特徴を有するプローブデータであったときには、そのプローブデータをセンタ装置１０に送信しない。従って、同一のイベントが複数の車両の車載端末装置３０によって検出されても、そのプローブデータが類似したものであったときには、それらのプローブデータは、重複してセンタ装置１０へ送信されることはない。よって、車載端末装置３０からセンタ装置１０へ送信されるプローブデータの量を削減することができ、その結果、センタ装置１０の処理負荷も軽減される。
【００７８】
また、第１の実施形態によれば、主成分分析法の特徴空間射影処理によって複数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが存在する道路区間に対してイベントを割り付けている。この主成分分析法は、多数のデータの中から互いに相関する特徴データを抽出するだけであるので、適応共鳴理論のように教示データを必要とすることもなく、また、プローブデータの種類、つまり、センサ５０の種類やその個体差に依存しない結果が得られる。従って、第１の実施形態においては、センタ装置１０に次々にプローブデータが入力されても、センタ装置１０は、リアルタイムに、かつ、継続的に、プローブデータから特徴データを抽出し、その特徴データにイベントを割り付けることができ、さらに、その割り付けたイベントを車載端末装置に配信することができる。
【００７９】
なお、以上に説明した第１の実施形態は、様々な変形が可能である。例えば、センタ装置１０から定期的に主成分得点ベクトルを配信するようにし、車載端末装置３０がイベントを検出したとき、センタ装置１０への「アップリンク通知」の送信を省略するようにしても構わない。この場合も第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００８０】
また、以上に説明した第１の実施形態における車載端末装置３０は、通信機能を有するカーナビゲーション装置の一部として実現することができる。この場合には、車載端末装置３０は、センタ装置１０から配信されるイベントデータを容易に地図上に表示することができる。従って、車載端末装置３０は、配信を受けたイベントデータを、自車がそのイベントが発生した道路リンクに差しかかったときに表示するように限定する必要はなく、いつでもその時点でのイベント、つまり、交通情報を地図上表示することができる。
【００８１】
（第２の実施形態）
続いて、図１２以下の図面を参照して、本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。ここで、図１２は、本発明の第２の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。
【００８２】
図１２に示すように、第２の実施形態に係る交通情報収集・配信システム１０１は、センタ装置１１０と、プローブカーに搭載されたプローブカー車載端末装置１３０と、一般の車両に搭載された携帯型ナビ端末装置１４０と、によって構成される。ここで、センタ装置１１０と、プローブカー車載端末装置１３０または携帯型ナビ端末装置１４０とは、携帯電話回線やインターネットなど図示しない通信ネットワークを介して、互いに通信可能に接続されている。
【００８３】
携帯型ナビ端末装置１４０は、一般には、ＰＮＤ（Personal Navigation Device）と呼ばれ、車両への着脱が容易で、簡易的な機能を有する安価なナビゲーション装置である。そのため、ＰＮＤには、ナビゲーションに必要とされる最小限のセンサ、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）位置センサ、ジャイロなどの方向センサ、加速度センサなどが接続されるに過ぎない。しかしながら、これらのセンサは、車両の走行状況を検知する重要なセンサであり、図１２では、運動センサ１５２と表している。
【００８４】
これに対し、プローブカー車載端末装置１３０は、交通情報を取得するプローブカーに搭載され、図１２に示すように、プローブカー車載端末装置１３０には運動センサ１５２だけでなく環境センサ１５１も接続される。ここで、環境センサ１５１は、主として、車両の周囲の状況を検知するセンサであり、例えば、車載レーダ、赤外線カメラ、スリップセンサなどを想定することができる。なお、本実施形態では、環境センサ１５１の出力情報は、車両走行状況の正常／異常、つまり、道路におけるイベントを識別する情報として利用される。
【００８５】
図１２に示すように、プローブカー車載端末装置１３０は、プローブデータ取得部１３１と、プローブデータ記憶部１３３と、プローブデータ送信部１３２と、を含んで構成される。
【００８６】
ここで、プローブデータ取得部１３１は、所定の時間ごとに、または、車両が所定の距離を走行するごとに、環境センサ１５１および運動センサ１５２からそれぞれプローブデータを取得し、取得したプローブデータをプローブデータ記憶部１３３に一時記憶する。そして、プローブデータ送信部１３２は、そのプローブデータ記憶部１３３に一時記憶されているプローブデータを、１トリップごとにセンタ装置１１０へ送信する。
【００８７】
ここで、１トリップとは、車両が所定の道路区間（例えば、交差点と交差点とを結ぶ道路区間などであり、以下、道路リンクという）を走行することをいう。また、１トリップのプローブデータとは、車両が、あるとき、ある道路リンクを走行することにより得られるプローブデータをいう。従って、同じ車両が同じ道路リンクを異なる日時に走行した場合には、それらは、それぞれ異なるトリップのプローブデータになる。
【００８８】
以上のように、本実施形態では、プローブカー車載端末装置１３０は、環境センサ１５１および運動センサ１５２から取得するプローブデータを、センタ装置１１０へ送信する機能さえ備えていればよい。従って、プローブカー車載端末装置１３０は、いわゆるプローブカーに搭載されたものに限定されることはなく、環境センサ１５１および運動センサ１５２が接続され、かつ、センタ装置１１０と通信可能な構成を有するものであれば、一般車両に搭載されたナビゲーション装置であってもよい。
【００８９】
次に、携帯型ナビ端末装置１４０は、運動プローブデータ取得部１４１と、運動プローブデータ送信部１４２と、イベントデータ受信部１４３と、イベントデータ表示部１４４と、運動プローブデータ記憶部１４５と、イベントデータ記憶部１４６と、を含んで構成される。
【００９０】
ここで、運動プローブデータ取得部１４１は、所定の時間ごとに、または、車両が所定の距離を走行するごとに、運動センサ１５２から運動プローブデータを取得し、取得した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部１４５に一時記憶する。そして、運動プローブデータ送信部１４２は、運動プローブデータ記憶部１４５に一時記憶されている運動プローブデータを、１トリップごとにセンタ装置１１０へ送信する。
【００９１】
また、イベントデータ受信部１４３は、センタ装置１１０から配信される道路リンクなどに対応付けられたイベントデータを受信し、受信したイベントデータをイベントデータ記憶部１４６に記憶する。また、イベントデータ表示部１４４は、イベントデータ記憶部１４６に記憶されているイベントデータを、地図データなどに重ね合わせて表示装置１６０に表示する。
【００９２】
以上のように、本実施形態では、携帯型ナビ端末装置１４０は、環境センサ１５１に接続される必要はないものの、運動センサ１５２に接続され、運動センサ１５２から取得した運動プローブデータをセンタ装置１１０へ送信するというプローブカーの車載端末装置としての機能を有している。また、携帯型ナビ端末装置１４０は、センタ装置１１０から送信される道路リンクのイベントデータを表示装置１６０に表示するというナビゲーション端末装置としての機能も有している。
【００９３】
続いて、センタ装置１１０の構成およびその動作について説明する。図１２に示すように、センタ装置１１０は、プローブデータ蓄積処理部１１０ａと、リアルタイムイベント処理部１１０ｂと、に大別されて構成されている。以下、センタ装置１１０の構成および動作を、プローブデータ蓄積処理部１１０ａと、リアルタイムイベント処理部１１０ｂと、に分けて説明する。
【００９４】
なお、センタ装置１１０において、プローブデータ蓄積処理部１１０ａは、プローブカー車載端末装置１３０から送信される運動プローブデータおよび環境プローブデータに基づき、道路にイベントが存在しない状況での運動プローブデータの特徴空間の基底ベクトルを生成するとともに、運動プローブデータのその特徴空間との残差によりイベントを検出するためのイベント検出閾値を算出し、それらを基底ベクトル記憶部１２５およびイベント検出閾値記憶部１２６に蓄積する処理を担当する。
【００９５】
また、リアルタイムイベント処理部１１０ｂは、携帯型ナビ端末装置１４０から送信される運動プローブデータを受信して、その運動プローブデータと、基底ベクトル記憶部１２５に蓄積されている特徴空間の基底ベクトルと、イベント検出閾値記憶部１２６に蓄積されているイベント検出閾値と、によりイベントを検出し、検出したイベントを所定の記憶装置に登録するとともに、その記憶装置に登録されているイベントデータを携帯型ナビ端末装置１４０へ配信する処理を担当する。
【００９６】
図１２に示すように、センタ装置１１０のプローブデータ蓄積処理部１１０ａは、プローブデータ受信部１１１、運動プローブデータ分離部１１２、特徴空間生成部１１３、異常残差検出部１１４、正常残差検出部１１５、イベント検出閾値算出部１１６などの処理機能ブロックと、環境プローブデータ記憶部１２１、運動プローブデータ記憶部１２２、異常プローブデータ記憶部１２３、正常プローブデータ記憶部１２４、基底ベクトル記憶部１２５、イベント検出閾値記憶部１２６などの記憶機能ブロックと、を含んで構成される。
【００９７】
プローブデータ受信部１１１は、プローブカー車載端末装置１３０から送信されるプローブデータを受信し、受信したプローブデータにそのプローブデータを一意に識別可能なトリップＩＤを付加し、さらに、そのときのタイムスタンプやそのプローブデータが取得された道路リンクを識別するリンクＩＤなどを付加する。そして、プローブデータ受信部１１１は、そのトリップＩＤなどが付加されたプローブデータを、適宜、環境プローブデータと運動プローブデータとに分別し、分別したプローブデータをそれぞれ、環境プローブデータ記憶部１２１および運動プローブデータ記憶部１２２に一時記憶する。
【００９８】
運動プローブデータ分離部１１２は、運動プローブデータ記憶部１２２に一時記憶されている運動プローブデータの正常または異常を、環境プローブデータ記憶部１２１に一時記憶されている運動プローブデータと同じトリップＩＤを有する環境プローブデータに基づき判定する。すなわち、運動プローブデータ分離部１１２は、環境プローブデータに障害物やスリップなどの異常値が検出された場合には、その運動プローブデータを異常と判定し、異常値が検出されなかった場合には、その運動プローブデータを正常と判定する。
【００９９】
そして、運動プローブデータ分離部１１２は、その判定により、運動プローブデータが正常と判定した場合には、その運動プローブデータを正常プローブデータ記憶部１２４に蓄積し、異常と判定した場合には、その運動プローブデータを異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積する。すなわち、道路リンクに何のイベントもなかった場合（つまり、正常時）の運動プローブデータは、正常プローブデータ記憶部１２４に蓄積され、道路リンクに何らかのイベントが生じていた場合（つまり、異常時）の運動プローブデータは、異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積される。
【０１００】
なお、異常プローブデータが異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積されるときには、異常プローブデータには、その異常プローブデータに対応する環境プローブデータの異常値に応じて定められるイベントの識別情報（例えば、障害物あり、車線規制、道路凍結などの情報）が付される。
【０１０１】
次に、特徴空間生成部１１３は、正常プローブデータ記憶部１２４に蓄積された正常プローブデータをリンクＩＤつまり道路リンクごとにソートし、ソートした道路リンクごとの正常プローブデータに対して主成分分析を実施し、その特徴空間を生成する。そして、特徴空間生成部１１３は、生成した特徴空間の基底ベクトルを、それぞれの道路リンクに対応付けて、基底ベクトル記憶部１２５に格納する。なお、特徴空間の基底ベクトルは、当該道路リンクにイベントが存在しないとき、その道路リンクを走行する車両の運動の特徴を表したものに相当する。
【０１０２】
正常残差検出部１１５は、それぞれの道路リンクごとの正常プローブデータについて、その正常プローブデータから生成された特徴空間との残差を算出する。また、同様に、異常残差検出部１１４は、それぞれの道路リンクごとの異常プローブデータについて、その道路リンクの正常プローブデータから生成された特徴空間との残差を算出する。なお、プローブデータが表すベクトルとそのベクトルの特徴空間への射影ベクトルとの差のベクトルを、残差ベクトルといい、その残差ベクトルの絶対値（ノルム）を残差という。なお、以下では、残差ベクトルを略して、単に、残差ということもある。
【０１０３】
次に、図１３および図１４を参照して、残差について説明しておく。ここで、図１３は、正常プローブデータの残差を説明するための模式図、図１４は、異常プローブデータの残差を説明するための模式図である。
【０１０４】
図１３（ａ）は、正常プローブデータ記憶部１２４に蓄積された正常プローブデータの例を示したもので、ここでの正常プローブデータは、運動プローブデータのうち、例として、車両の進行方向に対する横方向の加速度を表している。前記したように、本実施形態では、プローブデータは、車両の１トリップごとに、例えば、１０ｍ間隔のデータとして取得される。従って、ここでは、１トリップの加速度のプローブデータは、ある道路区間（道路リンク）における加速度の位置による変化履歴を離散値で表現したベクトルであるということができる。例えば、そのトリップの道路区間が２００ｍあれば、１０ｍ間隔に２１個の加速度データが得られるので、そのトリップの加速度データは、２１次元のベクトル空間を構成する。
【０１０５】
特徴空間生成部１１３が主成分分析するときには、分析の対象となる加速度のプローブデータをリンクＩＤごとにソートする。つまり、主成分分析は、ソートされたそれぞれの道路リンクの加速度のプローブデータに対して実施される。従って、その道路リンクの加速度のプローブデータが２１次元のベクトルで、その道路リンクに対し、ｎトリップの加速度のプローブデータが取得されていた場合には、特徴空間生成部１１３は、ｎ行×２１列の行列に対して主成分分析を行う。
【０１０６】
図１３（ｂ）には、その主成分分析によって得られた特徴空間の基底ベクトルの例を、基底１および基底２として表している。すなわち、この例の場合、特徴空間は、基底１ベクトルおよび基底２ベクトルによって張られる空間（この例では、２次元の平面である）で表される。なお、特徴空間は、２次元に限定されるものではない。
【０１０７】
これらの基底ベクトルは、当該道路リンクにおけるｎトリップの加速度のプローブデータに共通する加速度の変化履歴パターンの成分といえる。従って、その道路リンクに障害物の出現や道路凍結などのイベントがない場合、そのトリップの加速度のプローブデータは、その基底ベクトルを適宜合成したベクトルによって近似的に表すことができる。
【０１０８】
図１３（ｂ）において、白丸は、図１３（ａ）に含まれる加速度のプローブデータのベクトルが表す点の位置を示したものである。また、黒丸は、その加速度のプローブデータのベクトルが表す点を特徴空間（基底１ベクトルおよび基底２ベクトルによって張られる空間）に射影したときの射影点である。このとき、残差は、白丸が表す位置（プローブデータのベクトルが表す点）と黒丸が表す位置（射影点）との距離として表される。図１３では、加速度のプローブデータは、イベントが存在しない場合の正常プローブデータであるので、通常、その残差が大きくなることはない。従って、プローブデータが正常プローブデータである場合、射影点は、プローブデータを特徴空間上で表した近似点であるということもできる。
【０１０９】
図１４（ａ）は、異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積された異常プローブデータの例を示したもので、ここでの異常プローブデータは、運動プローブデータのうち、例として、車両の進行方向に対しての横方向の加速度を表している。なお、異常プローブデータと正常プローブデータとの違いは、そのプローブデータが取得されたとき、当該道路リンクにイベントが存在していたか否かの違いであり、データの構成などは、両者ともに同じである。
【０１１０】
図１４（ｂ）において、特徴空間の基底ベクトルである基底１および基底２は、正常プローブデータにより生成されるものであるため、異常プローブデータについては、その残差は大きくなる場合が多くなる。すなわち、車両が障害物の回避動作をしたり、凍結のためスリップしたりした場合には、その加速度の履歴変化は、当然、それのイベントがなかった場合に比べ、異なったものとなる。従って、その異常プローブデータは、基底ベクトルを適宜合成するだけでは、表すことができない場合が多くなる。つまり、図１４（ｂ）において、その異常プローブデータのベクトルが表す点（白丸）とその射影点（黒丸）との距離は、大きくなることが多くなる。
【０１１１】
以上、図１３および図１４に説明した事実により、正常プローブデータの特徴空間に対する残差（以下、正常残差という）は、通常、小さく、異常プローブデータの特徴空間に対する残差（以下、異常残差という）は、通常、大きいということができる。
【０１１２】
次に、図１２および図１５を参照して、イベント検出閾値算出部１１６の動作について説明する。図１５は、イベント検出閾値算出部１１６によって作成される正常残差および異常残差のヒストグラムの例を示した図である。
【０１１３】
イベント検出閾値算出部１１６は、正常残差検出部１１５で検出された正常残差について、それぞれの道路リンクごとに、その正常残差の頻度分布（ヒストグラム）を作成し、さらに、異常残差検出部１１４で検出された異常残差について、それぞれの道路リンクごとに、その異常残差の頻度分布を作成する。そうすると、図１５に示すように、正常残差は、残差が小さい側に分布し、異常残差は、残差が大きい側に分布する。
【０１１４】
次に、イベント検出閾値算出部１１６は、正常残差と異常残差の中間に、イベント検出閾値を設定する。このイベント検出閾値は、ある運動プローブデータが取得されたとき、その運動プローブデータが正常プローブデータに属すべきものであるか、または、異常プローブデータに属すべきものであるかを判定する閾値である。従って、その判定により、その運動プローブデータが異常プローブデータに属すべきものであると判定された場合には、その運動プローブデータが取得された道路リンクには、何らかのイベントが存在することが推定される。
【０１１５】
図１５に示すように、一般には、正常残差のヒストグラムと異常残差のヒストグラムとは、重なり合う部分を有する。従って、イベント検出閾値によるイベントの検出では、通常、誤報または失報を避けることができない。そこで、ここで、誤報率および失報率を定義しておく。
【０１１６】
誤報率は、イベントが発生していないにもかかわらず、イベントが発生していると判定する確率であり、その値は、正常残差の全頻度数に対するイベント検出閾値より大きい正常残差の頻度数の比、によって定義することができる。また、失報率は、イベントが発生しているにもかかわらず、イベントが発生していないと判定する確率であり、その値は、異常残差の全頻度数に対するイベント検出閾値より小さい異常残差の頻度数の比、によって定義することができる。
【０１１７】
図１５から分かるように、イベント検出閾値を大きくすると、誤報率は減少するが、失報率は増加する。一方、イベント検出閾値を小さくすると、失報率は減少するが、誤報率は増加する。そこで、イベント検出閾値算出部１１６の処理においては、例えば、誤報率と失報率と比があらかじめ定めておいた比に等しくなるようにイベント検出閾値を設定する。このとき、その比が「１」の場合は、誤報率と失報率とが等しいことを意味する。あるいは、誤報率または失報率に上限値を定めておき、その上限値を満足するようにイベント検出閾値を設定してもよい。
【０１１８】
イベント検出閾値算出部１１６は、以上のようにして、それぞれの道路リンクに対してイベント検出閾値を設定し、その設定したイベント検出閾値を道路リンクに対応付けてイベント検出閾値記憶部１２６に格納する。
【０１１９】
以上により、センタ装置１１０のプローブデータ蓄積処理部１１０ａの構成および動作の説明を終えるが、プローブデータ蓄積処理部１１０ａにより行われる処理は、次に説明するリアルタイムイベント処理部１１０ｂの動作を機能させるための事前の準備処理である。この準備処理は、例えば、プローブカー車載端末装置１３０を搭載したプローブカーを、例えば、１か月間、所定の対象となるエリアの道路を隈なく走行させることにより実施することができる。そして、その走行により、それぞれの道路リンクに対し、正常時および異常時について、それぞれ統計処理可能な数のプロープデータが取得され、その結果として、それぞれの道路リンクに対し、特徴空間の基底ベクトルとイベント検出閾値が求められる。
【０１２０】
続いて、図１２を参照して、センタ装置１１０のリアルタイムイベント処理部１１０ｂの機能および動作について説明する。図１２に示すように、リアルタイムイベント処理部１１０ｂは、運動プローブデータ受信部１１７、残差検出部１１８、イベント検出部１１９、イベントデータ配信部１２０などの処理機能ブロックと、運動プローブデータ記憶部１２７、イベントデータ記憶部１２８などの記憶機能ブロックとを含んで構成される。
【０１２１】
運動プローブデータ受信部１１７は、携帯型ナビ端末装置１４０から送信される運動プローブデータを受信し、受信した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部１４５に一時記憶する。このとき、運動プローブデータ受信部１１７は、その運動プローブデータに含まれるＧＰＳ位置データなどに基づき、その運動プローブデータが取得された道路リンクのリンクＩＤを求め、そのリンクＩＤを一時記憶する運動プローブデータに付加する。なお、リンクＩＤの付加は、携帯型ナビ端末装置１４０の運動プローブデータ送信部１４２で行ってもよい。
【０１２２】
次に、残差検出部１１８は、基底ベクトル記憶部１２５を参照して、前記運動プローブデータに付加されたリンクＩＤを有する道路リンクに対応する基底ベクトルを読み出す。そして、残差検出部１１８は、その読み出された基底ベクトルによって張られる特徴空間に対して、前記運動プローブデータの残差を検出する。
【０１２３】
次に、イベント検出部１１９は、イベント検出閾値記憶部１２６を参照して、前記リンクＩＤを有する道路リンクに対応するイベント検出閾値を読み出す。そして、イベント検出部１１９は、残差検出部１１８によって検出された残差と、前記読み出したイベント検出閾値と、に基づき、図１５で説明したようにして、イベントの有無を検出する。その結果、イベントが検出された場合には、そのイベントを当該道路リンクに対応付けて、イベントデータとしてイベントデータ記憶部１２８に登録する。
【０１２４】
また、イベントデータ配信部１２０は、イベントデータ記憶部１２８を参照して、前記取得された運動プローブデータに付されたリンクＩＤにより指定される道路リンクを含む所定の地域の道路リンクについて、その道路リンクそれぞれに対応して登録されているイベントデータを読み出し、その読み出したイベントデータを携帯型ナビ端末装置１４０へ配信する。
【０１２５】
図１６は、携帯型ナビ端末装置１４０から取得される運動プローブデータの残差を説明するための模式図である。図１６（ａ）は、運動プローブデータ記憶部１２７に一時記憶されるプローブデータの例を示したもので、ここでの運動プローブデータは、図１３および図１４の場合と同様に、車両の進行方向に対する横方向の加速度を表し、例えば、２１個の離散値を有する２１次元のベクトルで表される。
【０１２６】
図１６（ｂ）において、基底１および基底２で表される基底ベクトルは、基底ベクトル記憶部１２５から、当該運動プローブデータが取得された道路リンクに対応する基底ベクトルを、読み出して取得したものである。この場合、特徴空間は２次元（平面）で表される。また、図１６（ｂ）において、白丸は、当該運動プローブデータが表す位置を示し、黒丸は、当該運動プローブデータの特徴空間への射影点を示している。
【０１２７】
このとき、残差は、プローブデータが表す位置と射影点との距離によって表され、残差検出部１１８によって求められる。その残差は、通常、イベントがない場合には小さく、イベントがある場合には大きくなる。そこで、イベント検出部１１９は、事前に求められているイベント検出閾値をイベント検出閾値記憶部１２６から読み出し、残差検出部１１８によって求めた残差をそのイベント検出閾値と比較することによって、イベントの有無を検出する。
【０１２８】
図１２において、リアルタイムイベント処理部１１０ｂは、多数の携帯型ナビ端末装置１４０から次々に送信されてくる運動プローブデータについて、イベントを検出し、イベントが検出された場合には、そのイベントをイベントデータとしてイベントデータ記憶部１２８に登録する。
【０１２９】
一般に、道路に発生するイベントは、時々刻々変化するものであるので、イベントデータ記憶部１２８に登録されたイベントデータは、所定の時間が経過すると削除されるものとする。また、イベント検出部１１９は、所定の時間内に同じ道路リンクに対し、「イベントあり」または「イベントなし」の異なる結果を検出した場合には、例えば、多数決によりイベントの有無を判定する。
【０１３０】
以上により、センタ装置１１０のリアルタイムイベント処理部１１０ｂの構成および動作の説明を終える。
【０１３１】
なお、以上に説明したセンタ装置１１０は、図示しないＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータによって実現される。その場合、記憶装置には、所定のプログラムが格納され、ＣＰＵがそのプログラムを実行することにより、プローブデータ受信部１１１、運動プローブデータ分離部１１２、特徴空間生成部１１３、異常残差検出部１１４、正常残差検出部１１５、イベント検出閾値算出部１１６、運動プローブデータ受信部１１７、残差検出部１１８、イベント検出部１１９、イベントデータ配信部１２０などの処理機能ブロックの機能が実現される。また、環境プローブデータ記憶部１２１、運動プローブデータ記憶部１２２、異常プローブデータ記憶部１２３、正常プローブデータ記憶部１２４、基底ベクトル記憶部１２５、イベント検出閾値記憶部１２６、運動プローブデータ記憶部１２７、イベントデータ記憶部１２８などの記憶機能ブロックは、前記記憶装置上に構成される。
【０１３２】
次に、図１２、図１７および図１８を参照して、以上に説明したセンタ装置１１０の動作を、フロー図にまとめた形で説明する。ここで、図１７は、プローブデータ蓄積処理部１１０ａの動作フローを示した図、図１８は、リアルタイムイベント処理部１１０ｂの動作フローを示した図である。
【０１３３】
まず、図１７を用いて、プローブデータ蓄積処理部１１０ａの動作フローについて説明する。
【０１３４】
センタ装置１１０は、プローブデータ受信部１１１の処理として、プローブカー車載端末装置１３０から送信される環境プローブデータおよび運動プローブデータを受信し（ステップＳ１０１）、その受信した環境プローブデータおよび運動プローブデータをそれぞれ、環境プローブデータ記憶部１２１および運動プローブデータ記憶部１２２へ一時記憶する。
【０１３５】
次に、センタ装置１１０は、運動プローブデータ分離部１１２の処理として、環境プローブデータ記憶部１２１に一時記憶されている環境プローブデータに基づき、運動プローブデータ記憶部１２２に一時記憶されている運動プローブデータを、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し（ステップＳ１０２）、分離した正常プローブデータと異常プローブデータとをそれぞれ、正常プローブデータ記憶部１２４および異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積する。なお、前記したように、その分離処理では、運動プローブデータは、その運動プローブデータに対応する環境プローブデータに障害物やスリップなどの異常値が検出された場合には、異常プローブデータに分類され、異常値が検出されなかった場合には、正常プローブデータに分類される。
【０１３６】
次に、センタ装置１１０は、特徴空間生成部の処理として、それぞれの道路リンクごとに、正常プローブデータの特徴空間を生成し、その基底ベクトルを基底ベクトル記憶部１２５に格納する（ステップＳ１０３）。
【０１３７】
次に、センタ装置１１０は、正常残差検出部１１５の処理として、正常プローブデータ記憶部１２４に記憶されている正常プローブデータについて、それぞれの道路リンクごとに、その正常プローブデータの特徴空間に対する残差を検出する（ステップＳ１０４）。また、センタ装置１１０は、異常残差検出部１１４の処理として、異常プローブデータ記憶部１２３に記憶されている異常プローブデータについて、それぞれの道路リンクごとに、その異常プローブデータの特徴空間に対する残差を検出する（ステップＳ１０５）。
【０１３８】
次に、センタ装置１１０は、イベント検出閾値算出部１１６の処理として、それぞれの道路リンクごとに、正常残差検出部１１５によって検出された残差（正常残差）のヒストグラムと異常残差検出部１１４によって検出された残差（異常残差）のヒストグラムとに基づき、イベント検出閾値を算出し、その算出したイベント検出閾値をイベント検出閾値記憶部１２６に格納する（ステップＳ１０６）。
【０１３９】
続いて、図１８を用いて、リアルタイムイベント処理部１１０ｂの動作フローについて説明する。
【０１４０】
センタ装置１１０は、運動プローブデータ受信部１１７の処理として、携帯型ナビ端末装置１４０から送信される運動プローブデータを受信し（ステップＳ１１１）、受信した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部１４５に一時記憶する。
【０１４１】
次に、センタ装置１１０は、残差検出部１１８の処理として、基底ベクトル記憶部１２５を参照して、当該道路リンク（受信した運動プローブデータが取得された道路リンク）の基底ベクトルを取得する（ステップＳ１１２）。そして、センタ装置１１０は、その基底ベクトルにより張られる特徴空間と、受信した運動プローブデータとの残差を検出する（ステップＳ１１３）。
【０１４２】
次に、センタ装置１１０は、イベント検出部１１９の処理として、イベント検出閾値記憶部１２６を参照して、当該道路リンクのイベント検出閾値を取得する（ステップＳ１１４）。そして、センタ装置１１０は、ステップＳ１１３で検出した残差とステップＳ１１４で取得したイベント検出閾値に基づき、当該道路リンクのイベントを検出し（ステップＳ１１５）、さらに、その検出したイベントをイベントデータ記憶部１４６に登録する（ステップＳ１１６）。
【０１４３】
また、センタ装置１１０は、イベントデータ配信部１２０の処理として、イベントデータ記憶部１４６を参照して、当該道路リンクを含む所定の地域の道路リンクに登録されているイベントを取得し（ステップＳ１１７）、その道路リンクに登録されているイベントをイベントデータとして携帯型ナビ端末装置へ配信する（ステップＳ１１８）。
【０１４４】
以上、ここまでの第２の実施形態の説明では、説明を分かりやすくするために、残差は残差ベクトルの絶対値（大きさ）としている。その場合には、イベント検出閾値は、それぞれの道路リンクに対して１つしか設定されないので、イベント検出部１１９は、イベントの有無を検出することはできるが、イベントの種類を検出することができない。そこで、以下では、第２の実施形態においても、イベントの種類を検出可能なことを説明する。以下では、それを可能にするために、残差を本来の定義である残差ベクトルで考える。
【０１４５】
図１９は、イベントの種類を検出するための基本的な考え方を説明する模式図である。図１９において、基底１および基底２は、特徴空間の基底ベクトルであり、白丸は、異常プローブデータのベクトルが表す位置、黒丸は、その異常プローブデータの特徴空間への射影点である。このとき、残差ベクトルは、異常プローブデータのベクトルと射影点が表す射影ベクトルとの差のベクトルとして表される。
【０１４６】
一般に、車両の運動プローブデータは、障害物回避、車線規制、道路凍結といった道路リンクに発生するイベントによって異なった特徴を有するが、そのイベントの種類が同じ場合には、同じような特徴を表す筈である。すなわち、図１９に例示するように、残差ベクトルの方向は、イベントの種類が異なる場合には、それぞれ異なる方向になり、また、イベントの種類が同じ場合には、同じような方向になる。なお、図１９では、特徴空間に直交する残差ベクトルが直交しないように表示されているが、もともと多次元空間のベクトルを３次元空間で表示しているために、やむを得ず、そのように表示したものである。概念的には、特徴空間と残差ベクトルとは直交する。
【０１４７】
この場合には、残差の方向とイベントとをあらかじめ対応付けておく必要がある。その対応付けを行うためには、異常プローブデータ記憶部１２３に蓄積された異常プローブデータをイベント（イベントのの識別情報）ごとにソーティングする。そして、ソーティングされたそれぞれのイベントごとに、図１５に示すようなヒストグラムを作成する。このとき、そのヒストグラムの横軸は、残差ベクトルの大きさではなく、残差ベクトルの方向である。
【０１４８】
一般には、残差ベクトルが多次元のベクトルであるため、残差ベクトルの方向は、多次元ベクトルで表される。従って、そのヒストグラムは、多次元空間の中でのヒストグラムとして表される。このような場合、そのヒストグラムをその多次元空間のそれぞれの座標軸に沿った断面で眺めると、図１５に説明した場合と同様にして、それぞれの座標軸に沿ったイベント検出閾値を設定することができる。例えば、ｍ次元の残差ベクトルの場合には、ｍ個のイベント検出閾値を設定することができる。
【０１４９】
そこで、イベント検出閾値検出部１１６は、それぞれの道路リンクごとに、さらに、それぞれのイベントの種類ごとに、残差ベクトルの次元数（例えば、ｍ個）のイベント検出閾値を算出し、その算出した例えばｍ個のイベント検出閾値を、イベント検出閾値記憶部１２６に格納しておく。そして、イベント検出部１１９は、携帯型ナビ端末装置１４０から取得した運動プローブデータの残差ベクトルの方向を、それぞれのイベントの種類ごとに、ｍ個のイベント検出閾値と比較することにより、そのイベントの種類を判定する。このとき、取得した運動プローブデータの残差ベクトルが、ｍ個のイベント検出閾値のすべてを満足しなくても、例えば、２／３以上のイベント検出閾値を満足した場合には、その方向は同じ方向を向いていると判定してもよい。
【０１５０】
以上のようにして、センタ装置１１０は、携帯型ナビ端末装置１４０から取得した運動プローブデータの残差ベクトルの方向を判定することによって、イベントの種類を検出することができるようになる。
【０１５１】
以上、本発明の第２の実施形態によれば、事前に、道路リンクごとの車両走行の特徴空間を生成しておき、そのイベント検出閾値を算出しておくことにより、運動プローブデータしか取得できないＰＮＤなどの携帯型ナビ端末装置１４０から受信した運動プローブデータであっても、その運動プローブデータからその道路リンクに発生しているイベントを検出することができるようになる。また、その検出したイベントを、道路リンクごとに記憶装置に登録し、その登録した道路リンクのイベントを携帯型ナビ端末装置１４０に配信することができる。すなわち、本実施形態によれば、運動プローブデータしか取得できない携帯型ナビ端末装置１４０であっても、道路リンクのイベントを収集するプローブカーとして利用することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。
【図２】本発明の第１の実施形態において、車載端末装置からセンタ装置へ送信されるプローブデータ、および、センタ装置から車載端末装置へ配信されるイベントデータの構成を示した図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る交通情報収集・配信システムにおける処理の流れの概要を示した図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る主成分分析における特徴空間射影処理の例を模式的に示した図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係るセンタ装置におけるイベント統合区間決定の考え方を示した図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係るセンタ装置におけるイベントラベル割付の例を示した図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る車載端末装置におけるプローブデータの分割および直交成分分解の例を示した図である。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る車載端末装置におけるプローブデータの直交成分分解の基本的な考え方を示した図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る車載端末装置におけるイベントデータの表示方法の例を示した図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係るセンタ装置の動作フローを示した図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る車載端末装置の動作フローを示した図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る正常プローブデータの残差を説明するための模式図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る異常プローブデータの残差を説明するための模式図である。
【図１５】本発明の第２の実施形態に係るイベント検出閾値算出部によって作成される正常残差および異常残差のヒストグラムの例を示した図である。
【図１６】本発明の第２の実施形態に係る携帯型ナビ端末装置から取得される運動プローブデータの残差を説明するための模式図である。
【図１７】本発明の第２の実施形態に係るプローブデータ蓄積処理部の動作フローを示した図である。
【図１８】本発明の第２の実施形態に係るリアルタイムイベント処理部の動作フローを示した図である。
【図１９】本発明の第２の実施形態に係るイベントの種類を検出するための基本的な考え方を説明する模式図である。
【符号の説明】
【０１５３】
１ 交通情報収集・配信システム
１０ センタ装置
１１ プローブデータ受信部
１２ プローブデータ更新部
１３ 主成分得点ベクトル送信部
１４ 特徴空間射影処理部
１５ 変化点検出部
１６ イベント区間分割部
１７ イベント割付部
１８ イベントデータ配信部
２１ 現況プローブデータ記憶部
２２ 主成分得点ベクトル記憶部
２３ イベントデータ記憶部
３０ 車載端末装置
３１ プローブデータ取得部
３２ イベント検出部
３３ プローブデータ送信部
３４ プローブデータ分割部
３５ 直交成分分解部
３６ アップリンク判定部
３７ 主成分得点ベクトル受信部
３８ イベントデータ受信部
３９ イベントデータ表示部
４１ プローブデータ記憶部
５０ センサ
６０ 表示装置
１０１ 交通情報収集・配信システム
１１０ センタ装置
１１０ａ プローブデータ蓄積処理部
１１０ｂ リアルタイムイベント処理部
１１１ プローブデータ受信部
１１２ 運動プローブデータ分離部
１１３ 特徴空間生成部
１１４ 異常残差検出部
１１５ 正常残差検出部
１１６ イベント検出閾値算出部
１１７ 運動プローブデータ受信部
１１８ 残差検出部
１１９ イベント検出部
１２０ イベントデータ配信部
１２１ 環境プローブデータ記憶部
１２２ 運動プローブデータ記憶部
１２３ 異常プローブデータ記憶部
１２４ 正常プローブデータ記憶部
１２５ 基底ベクトル記憶部
１２６ イベント検出閾値記憶部
１２７ 運動プローブデータ記憶部
１２８ イベントデータ記憶部
１３０ プローブカー車載端末装置
１３１ プローブデータ取得部
１３２ プローブデータ送信部
１３３ プローブデータ記憶部
１４０ 携帯型ナビ端末装置
１４１ 運動プローブデータ取得部
１４２ 運動プローブデータ送信部
１４３ イベントデータ受信部
１４４ イベントデータ表示部
１４５ 運動プローブデータ記憶部
１４６ イベントデータ記憶部
１５１ 環境センサ
１５２ 運動センサ
１６０ 表示装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、が通信可能に接続され、
前記車載端末装置が、
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、を前記センタ装置に送信し、
前記センタ装置が、
前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、
前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信し、
前記車載端末装置が、
前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と前記区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信方法。
【請求項２】
前記センタ装置は、さらに、
前記特徴空間射影処理によって主成分得点ベクトルを得、その主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信し、
前記車載端末装置は、前記主成分得点ベクトルを受信したときには、
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項１に記載の交通情報収集・配信方法。
【請求項３】
前記車載端末装置は、さらに、
前記プローブデータを前記センサから取得後、そのプローブデータを前記センタ装置に送信する前に、前記センタ装置に対し前記主成分得点ベクトルの送信を要求する主成分得点ベクトル要求情報を送信し、
前記センタ装置は、
前記主成分得点ベクトル要求情報を受信したときには、前記車載端末装置の現在位置が含まれる道路区間に係る前記主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項２に記載の交通情報収集・配信方法。
【請求項４】
前記センタ装置は、
前記分割したそれぞれの道路区間にイベント識別情報を割り付けるときには、その道路区間を含む複数のプローブデータに対応する複数のイベント識別情報の中で最多数のイベント識別情報を割り付けること
を特徴とする請求項１に記載の交通情報収集・配信方法。
【請求項５】
前記車載端末装置は、
当該車両が走行中の道路区間について前記配信されたイベント識別情報に、自らが取得したプローブデータにより検出したイベントのイベント識別情報が含まれていなかったときには、前記配信されたイベント識別情報が示すイベント情報に併せて、前記自らが検出したイベントのイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項１に記載の交通情報収集・配信方法。
【請求項６】
車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムであって、
前記車載端末装置は、
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、を前記センタ装置に送信し、
前記センタ装置は、
前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、
前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信し、
前記車載端末装置は、
前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と前記区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信システム。
【請求項７】
前記センタ装置は、さらに、
前記特徴空間射影処理によって主成分得点ベクトルを得、その主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信し、
前記車載端末装置は、前記主成分得点ベクトルを受信したときには、
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項６に記載の交通情報収集・配信システム。
【請求項８】
前記車載端末装置は、さらに、
前記プローブデータを前記センサから取得後、そのプローブデータを前記センタ装置に送信する前に、前記センタ装置に対し前記主成分得点ベクトルの送信を要求する主成分得点ベクトル要求情報を送信し、
前記センタ装置は、
前記主成分得点ベクトル要求情報を受信したときには、前記車載端末装置の現在位置が含まれる道路区間に係る前記主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項７に記載の交通情報収集・配信システム。
【請求項９】
前記センタ装置は、
前記分割したそれぞれの道路区間にイベント識別情報を割り付けるときには、その道路区間を含む複数のプローブデータに対応する複数のイベント識別情報の中で最多数のイベント識別情報を割り付けること
を特徴とする請求項６に記載の交通情報収集・配信システム。
【請求項１０】
前記車載端末装置は、
当該車両が走行中の道路区間について前記配信されたイベント識別情報に、自らが取得したプローブデータにより検出したイベントのイベント識別情報が含まれていなかったときには、前記配信されたイベント識別情報が示すイベント情報に併せて、前記自らが検出したイベントのイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項６に記載の交通情報収集・配信システム。
【請求項１１】
車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムに用いられるセンタ装置であって、
前記車載端末装置が前記プローブデータにより所定のイベントを検出したときに送信したプローブデータと前記イベントのイベント識別情報とを受信し、
前記受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、
前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信すること
を特徴とするセンタ装置。
【請求項１２】
前記特徴空間射影処理によって主成分得点ベクトルを得、その主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項１１に記載のセンタ装置。
【請求項１３】
前記車載端末装置から送信される主成分得点ベクトル要求情報を受信したときに、前記車載端末装置の現在位置が含まれる道路区間に係る前記主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項１２に記載のセンタ装置。
【請求項１４】
前記分割したそれぞれの道路区間にイベント識別情報を割り付けるときに、その道路区間を含む複数のプローブデータに対応する複数のイベント識別情報の中で最多数のイベント識別情報を割り付けること
を特徴とする請求項１１に記載のセンタ装置。
【請求項１５】
車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムに用いられる車載端末装置であって、
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、をセンタ装置に送信し、
前記センタ装置が、そのプローブデータとイベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付けることによって取得し、配信した前記道路区間の所在位置を示す区間情報とその道路区間に割り付けられたイベント識別情報とを受信し、
その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする車載端末装置。
【請求項１６】
前記センタ装置が送信した前記特徴空間射影処理による主成分得点ベクトルを受信したときには、
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項１５に記載の車載端末装置。
【請求項１７】
前記プローブデータを前記センサから取得後、そのプローブデータを前記センタ装置に送信する前に、前記センタ装置に対し前記主成分得点ベクトルの送信を要求する主成分得点ベクトル要求情報を、さらに、送信し、
を特徴とする請求項１６に記載の車載端末装置。
【請求項１８】
当該車両が走行中の道路区間について前記配信されたイベント識別情報に、自らが取得したプローブデータにより検出したイベントのイベント識別情報が含まれていなかったときには、前記配信されたイベント識別情報が示すイベント情報に併せて、前記自らが検出したイベントのイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項１５に記載の車載端末装置。
【請求項１９】
第１の車両に搭載され、その第１の車両が備えるセンサから運動プローブデータおよび環境プローブデータを取得する第１の車載端末装置と、第２の車両に搭載され、その第２の車両が備えるセンサから運動プローブデータを取得する第２の車載端末装置と、記憶手段を備え、前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータおよび前記環境プローブデータと前記第２の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータとに基づき、道路の交通状況に係るイベントを検出するとともに、前記検出したイベントのイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信するセンタ装置と、が通信可能に接続されて構成され、
前記センタ装置が、
前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第２の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信し、
前記第２の車載端末装置が、
前記配信された前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を受信し、前記受信した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信方法。
【請求項２０】
第１の車両に搭載され、その第１の車両が備えるセンサから運動プローブデータおよび環境プローブデータを取得する第１の車載端末装置と、第２の車両に搭載され、その第２の車両が備えるセンサから運動プローブデータを取得する第２の車載端末装置と、記憶手段を備え、前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータおよび前記環境プローブデータと前記第２の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータとに基づき、道路の交通状況に係るイベントを検出するとともに、前記検出したイベントのイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムであって、
前記センタ装置が、
前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第２の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信し、
前記第２の車載端末装置が、
前記配信された前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を受信し、前記受信した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信システム。
【請求項２１】
第１の車両に搭載され、その第１の車両が備えるセンサから運動プローブデータおよび環境プローブデータを取得する第１の車載端末装置と、第２の車両に搭載され、その第２の車両が備えるセンサから運動プローブデータを取得する第２の車載端末装置と、に通信可能に接続されるとともに、記憶手段を備え、前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータおよび前記環境プローブデータと前記第２の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータとに基づき、道路の交通状況に係るイベントを検出するとともに、前記検出したイベントのイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信するセンタ装置であって、
前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第２の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信すること
を特徴とするセンタ装置。
【請求項１】
車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、が通信可能に接続され、
前記車載端末装置が、
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、を前記センタ装置に送信し、
前記センタ装置が、
前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、
前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信し、
前記車載端末装置が、
前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と前記区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信方法。
【請求項２】
前記センタ装置は、さらに、
前記特徴空間射影処理によって主成分得点ベクトルを得、その主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信し、
前記車載端末装置は、前記主成分得点ベクトルを受信したときには、
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項１に記載の交通情報収集・配信方法。
【請求項３】
前記車載端末装置は、さらに、
前記プローブデータを前記センサから取得後、そのプローブデータを前記センタ装置に送信する前に、前記センタ装置に対し前記主成分得点ベクトルの送信を要求する主成分得点ベクトル要求情報を送信し、
前記センタ装置は、
前記主成分得点ベクトル要求情報を受信したときには、前記車載端末装置の現在位置が含まれる道路区間に係る前記主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項２に記載の交通情報収集・配信方法。
【請求項４】
前記センタ装置は、
前記分割したそれぞれの道路区間にイベント識別情報を割り付けるときには、その道路区間を含む複数のプローブデータに対応する複数のイベント識別情報の中で最多数のイベント識別情報を割り付けること
を特徴とする請求項１に記載の交通情報収集・配信方法。
【請求項５】
前記車載端末装置は、
当該車両が走行中の道路区間について前記配信されたイベント識別情報に、自らが取得したプローブデータにより検出したイベントのイベント識別情報が含まれていなかったときには、前記配信されたイベント識別情報が示すイベント情報に併せて、前記自らが検出したイベントのイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項１に記載の交通情報収集・配信方法。
【請求項６】
車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムであって、
前記車載端末装置は、
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、を前記センタ装置に送信し、
前記センタ装置は、
前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、
前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信し、
前記車載端末装置は、
前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と前記区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信システム。
【請求項７】
前記センタ装置は、さらに、
前記特徴空間射影処理によって主成分得点ベクトルを得、その主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信し、
前記車載端末装置は、前記主成分得点ベクトルを受信したときには、
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項６に記載の交通情報収集・配信システム。
【請求項８】
前記車載端末装置は、さらに、
前記プローブデータを前記センサから取得後、そのプローブデータを前記センタ装置に送信する前に、前記センタ装置に対し前記主成分得点ベクトルの送信を要求する主成分得点ベクトル要求情報を送信し、
前記センタ装置は、
前記主成分得点ベクトル要求情報を受信したときには、前記車載端末装置の現在位置が含まれる道路区間に係る前記主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項７に記載の交通情報収集・配信システム。
【請求項９】
前記センタ装置は、
前記分割したそれぞれの道路区間にイベント識別情報を割り付けるときには、その道路区間を含む複数のプローブデータに対応する複数のイベント識別情報の中で最多数のイベント識別情報を割り付けること
を特徴とする請求項６に記載の交通情報収集・配信システム。
【請求項１０】
前記車載端末装置は、
当該車両が走行中の道路区間について前記配信されたイベント識別情報に、自らが取得したプローブデータにより検出したイベントのイベント識別情報が含まれていなかったときには、前記配信されたイベント識別情報が示すイベント情報に併せて、前記自らが検出したイベントのイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項６に記載の交通情報収集・配信システム。
【請求項１１】
車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムに用いられるセンタ装置であって、
前記車載端末装置が前記プローブデータにより所定のイベントを検出したときに送信したプローブデータと前記イベントのイベント識別情報とを受信し、
前記受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、
前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信すること
を特徴とするセンタ装置。
【請求項１２】
前記特徴空間射影処理によって主成分得点ベクトルを得、その主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項１１に記載のセンタ装置。
【請求項１３】
前記車載端末装置から送信される主成分得点ベクトル要求情報を受信したときに、前記車載端末装置の現在位置が含まれる道路区間に係る前記主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項１２に記載のセンタ装置。
【請求項１４】
前記分割したそれぞれの道路区間にイベント識別情報を割り付けるときに、その道路区間を含む複数のプローブデータに対応する複数のイベント識別情報の中で最多数のイベント識別情報を割り付けること
を特徴とする請求項１１に記載のセンタ装置。
【請求項１５】
車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムに用いられる車載端末装置であって、
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、をセンタ装置に送信し、
前記センタ装置が、そのプローブデータとイベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の１つを割り付けることによって取得し、配信した前記道路区間の所在位置を示す区間情報とその道路区間に割り付けられたイベント識別情報とを受信し、
その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする車載端末装置。
【請求項１６】
前記センタ装置が送信した前記特徴空間射影処理による主成分得点ベクトルを受信したときには、
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項１５に記載の車載端末装置。
【請求項１７】
前記プローブデータを前記センサから取得後、そのプローブデータを前記センタ装置に送信する前に、前記センタ装置に対し前記主成分得点ベクトルの送信を要求する主成分得点ベクトル要求情報を、さらに、送信し、
を特徴とする請求項１６に記載の車載端末装置。
【請求項１８】
当該車両が走行中の道路区間について前記配信されたイベント識別情報に、自らが取得したプローブデータにより検出したイベントのイベント識別情報が含まれていなかったときには、前記配信されたイベント識別情報が示すイベント情報に併せて、前記自らが検出したイベントのイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項１５に記載の車載端末装置。
【請求項１９】
第１の車両に搭載され、その第１の車両が備えるセンサから運動プローブデータおよび環境プローブデータを取得する第１の車載端末装置と、第２の車両に搭載され、その第２の車両が備えるセンサから運動プローブデータを取得する第２の車載端末装置と、記憶手段を備え、前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータおよび前記環境プローブデータと前記第２の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータとに基づき、道路の交通状況に係るイベントを検出するとともに、前記検出したイベントのイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信するセンタ装置と、が通信可能に接続されて構成され、
前記センタ装置が、
前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第２の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信し、
前記第２の車載端末装置が、
前記配信された前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を受信し、前記受信した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信方法。
【請求項２０】
第１の車両に搭載され、その第１の車両が備えるセンサから運動プローブデータおよび環境プローブデータを取得する第１の車載端末装置と、第２の車両に搭載され、その第２の車両が備えるセンサから運動プローブデータを取得する第２の車載端末装置と、記憶手段を備え、前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータおよび前記環境プローブデータと前記第２の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータとに基づき、道路の交通状況に係るイベントを検出するとともに、前記検出したイベントのイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムであって、
前記センタ装置が、
前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第２の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信し、
前記第２の車載端末装置が、
前記配信された前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を受信し、前記受信した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信システム。
【請求項２１】
第１の車両に搭載され、その第１の車両が備えるセンサから運動プローブデータおよび環境プローブデータを取得する第１の車載端末装置と、第２の車両に搭載され、その第２の車両が備えるセンサから運動プローブデータを取得する第２の車載端末装置と、に通信可能に接続されるとともに、記憶手段を備え、前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータおよび前記環境プローブデータと前記第２の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータとに基づき、道路の交通状況に係るイベントを検出するとともに、前記検出したイベントのイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信するセンタ装置であって、
前記第１の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第２の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第２の車載端末装置へ配信すること
を特徴とするセンタ装置。
【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１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【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１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【公開番号】特開２００８−９０８２９（Ｐ２００８−９０８２９Ａ）
【公開日】平成２０年４月１７日（２００８．４．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−２２８２５５（Ｐ２００７−２２８２５５）
【出願日】平成１９年９月３日（２００７．９．３）
【出願人】（５９１１３２３３５）株式会社ザナヴィ・インフォマティクス (745)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年４月１７日（２００８．４．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年９月３日（２００７．９．３）
【出願人】（５９１１３２３３５）株式会社ザナヴィ・インフォマティクス (745)
【Ｆターム（参考）】
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