交通情報推定装置、交通情報推定のためのコンピュータプログラム、及び交通情報推定方法
【課題】交通情報を適切に推定するため、リンク旅行速度を速度情報に変換する。
【解決手段】他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であり、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部１７ｂ，１８ｂを備えている。前記変換部１７ｂ，１８ｂは、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報１９を用いて、前記変換を行う。前記変換情報１９は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている。
【解決手段】他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であり、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部１７ｂ，１８ｂを備えている。前記変換部１７ｂ，１８ｂは、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報１９を用いて、前記変換を行う。前記変換情報１９は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通情報を推定するための交通情報推定装置、交通情報推定のためのコンピュータプログラム、及び交通情報推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
道路の交通情報をドライバーに提供する技術として、財団法人道路交通情報通信システムセンターによるＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：なお、「ＶＩＣＳ」は上記財団法人の登録商標）が広く知られている。
このＶＩＣＳは、各種の路側センサ（車両感知器やループコイル等）から収集した車両台数や車両速度等よりなる定点観測情報に基づいて、各路線での渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報を集計し、その交通情報を、ビーコンによる狭域通信やＦＭ放送等の広域通信によってドライバーに提供するものである。
【０００３】
また、道路の交通情報をドライバーに提供する他の技術として、プローブカーを利用した交通情報推定システム（以下、プローブシステムという。）も知られている。
このプローブシステムは、例えば特許文献１および２に示すように、実際に道路を走行する車両（プローブ車両）を移動体センサとして利用するもので、現時点の車両位置や時刻などのプローブ情報を無線通信によって各プローブ車両から収集し、道路の交通情報を生成するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−１５１４９６号公報
【特許文献２】特開２００５−４４６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、ＶＩＣＳ及びプローブシステムを利用したとしても、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからもデータが得られていない道路リンクについては、交通情報を得ることができない。
【０００６】
そこで、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからもデータが得られていない道路リンク（推定対象道路リンク）については、他の道路リンクの交通情報に基づいて、交通情報を推定することが考えられる。例えば、推定対象道路リンクに接続している道路リンク又はその他関連のある道路リンクにおける交通情報は、推定対象道路リンクの交通情報との相関が認められる。このような相関関係を利用すれば、他の道路リンクの交通情報を用いて、推定対象道路リンクの交通情報を補完することができる。
その結果、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからもデータが得られていない道路リンクについて、交通情報が補完され、交通情報を提供できる道路リンクのエリアカバー率を高めることができる。
【０００７】
ところが、交通情報として、道路リンクにおける車両の速度を扱う場合、速度［ｋｍ／ｈ］のままで交通情報の推定を行うと、次のような問題が生じる。
【０００８】
すなわち、例えば、図３０に示すように道路リンクが構成されており、リンクＡ，Ｂが制限速度１００ｋｍ／ｈの高速道路であり、リンクＣが制限速度６０ｋｍ／ｈの一般道路であるとする。また、リンクＡ，Ｂ，Ｃのいずれにおいても道路は空いており、車両は自由走行状態であるものとする。
そして、リンクＡ，Ｂについては、速度（リンク旅行速度）が１００ｋｍ／ｈであることが検出され、リンクＣについては、速度（リンク旅行速度）が６０ｋｍ／ｈであることが検出されたとする。この場合、リンクＡ，ＢとリンクＣとの間には、速度に差が存在するが、これは、道路の制限速度の違いによるものにすぎず、道路の混雑度（交通量）としては、リンクＡ，Ｂ，Ｃのいずれにおいてもほぼ同様と考えられる。
【０００９】
しかし、リンクＡ，Ｂ，Ｃの各速度そのものに基づいて、リンクＡ，Ｂ，Ｃに関連する道路リンク（推定対象道路リンク）の速度を推定しようとすると、リンクＡ，ＢとリンクＣとで速度が異なるため、適切な推定値を得るのが困難となったり、適切な推定値を得るための処理時間が長くなったりするという問題が生じることを、本発明者は発見した。
【００１０】
そこで、本発明は、道路リンクの速度（リンク旅行速度）そのものを用いる場合の上記問題を低減するための手段を提供することを目的とする。
また、本発明の他の目的は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するための新たな技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であって、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部と、前記変換部によって変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、前記推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部と、を備え、前記変換部は、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報を用いて、前記変換を行うものであり、前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定装置である。
【００１２】
上記本発明によれば、変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されているため、速度情報によって道路状況をより適切に表現できる。
【００１３】
（２）前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域及びリンク旅行速度がゼロ近傍であるゼロ近傍速度領域においては、両領域の間の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されているのが好ましい。この場合、道路状況をさらに適切に表現できる。
【００１４】
（３）他の観点からみた本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であって、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部と、前記変換部によって変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、前記推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部と、を備え、前記変換部は、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報を用いて、前記変換を行うものであり、前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定装置である。
上記本発明によれば、変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されているため、速度情報によって道路状況をより適切に表現できる。
【００１５】
（４）前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が単調的に小さくなる関数として設定されているのが好ましい。
【００１６】
（５）リンク旅行速度をｘ、速度情報をｙとすると、前記変換情報は、下記の関数として設定されているのが好ましい。
ｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／ａ）） （ただし、ａは任意の正数）
【００１７】
（６）前記推定部は、一又は複数の前記他の道路リンクの交通情報が得られると、交通情報が得られなかった残りの一又は複数の道路リンクを推定対象道路リンクとして、各推定対象道路リンクの交通情報を、推定順序に従って、推定するものであり、さらに前記推定部は、交通情報が得られた前記他の道路リンクに直接接続されている推定対象道路リンクを最優先し、交通情報が得られた前記他の道路リンクとの間に介在している道路リンクの数が多い推定対象道路リンクほど順序が後になるように、前記推定順序を決定するのが好ましい。
この場合、交通情報が得られた道路リンクに近い道路リンクから順に交通情報が推定される。
【００１８】
（７）前記推定部は、複数の道路リンクそれぞれについて、各道路リンクのリンク端が接続されたノード示す情報を記憶したリンク−ノード接続テーブルと、複数のノードそれぞれについて、各ノードに接続された道路リンクを示す情報を記憶したノード−リンク接続テーブルと、を有し、前記リンク−ノード接続テーブル及び前記ノード−リンク接続テーブルを用いて、前記推定順序を決定するのが好ましい。リンク−ノード接続テーブル及び前記ノード−リンク接続テーブルによって、道路リンクの接続関係が明確になるため、推定順序を容易に決定することができる。
【００１９】
（８）本発明の交通情報推定装置では、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部は、他の道路リンクの交通情報から、推定対象道路リンクの交通情報を推定する演算を、推定用パラメータを用いて行うよう構成され、推定対象道路リンクになり得る道路リンクの交通情報の実測値が得られた場合に当該実測値と前記他のリンクの交通情報とを学習用データとして記憶しておき、記憶された学習用データを用いて前記推定用パラメータを最適化する学習部を備えている。
【００２０】
この場合、学習部によって推定用パラメータが最適化され、交通情報の推定をより適切に行えるようになる。
【００２１】
（９）前記実測値は、プローブ車両から送信されたプローブ情報から得たものであるのが好ましい。
【００２２】
（１０）前記推定用パラメータには、他の道路リンクの交通情報に乗じられる重みが含まれているのが好ましい。
【００２３】
（１１）また、本発明は、プローブ車両の位置と時刻とを含むプローブ情報から、道路リンクについてのリンク旅行速度を算出するリンク旅行速度算出部を備え、前記リンク旅行速度算出部は、プローブ車両が第１の位置に存在するときに送信された第１プローブ情報と、当該プローブ車両が前記第１の位置から移動して第２の位置に存在するときに送信された第２プローブ情報と、に基づいて、前記第１の位置及び前記第２の位置の間に存在する道路リンクについてのリンク旅行速度を算出するよう構成され、更に、前記リンク旅行速度算出部は、前記第１の位置及び前記第２の位置の間の距離が、設定された最小距離以下の場合には、前記第１の位置よりも手前の位置に存在するときに送信されたプローブ情報及び／又は前記第２の位置よりも先の位置に存在するときに送信されたプローブ情報を用いて、道路リンクのリンク旅行速度を算出するよう構成されている装置である。
【００２４】
上記本発明によれば、第１位置と第２位置との間の距離が短い場合であっても、その距離を長くして、より正確なリンク旅行速度を算出することができる。なお、この技術は、リンク旅行時間の算出に用いることもできる。
【００２５】
（１２）本発明は、コンピュータを、上記（１）〜（１１）のいずれか１項に記載の装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００２６】
（１３）本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換するステップと、変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するステップと、を含み、リンク旅行速度から速度情報への変換は、リンク旅行速度を速度情報に変換するための変換情報を用いて行われ、前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定方法である。
【００２７】
（１４）他の観点からみた本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換するステップと、変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するステップと、を含み、リンク旅行速度から速度情報への変換は、リンク旅行速度を速度情報に変換するための変換情報を用いて行われ、前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定方法である。
【発明の効果】
【００２８】
変換情報を、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定したり、あるいは、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定したりすることで、速度情報によって道路状況をより適切に表現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】交通情報システムの全体構成図である。
【図２】交通情報推定装置の構成図である。
【図３】入力情報処理部の構成図である。
【図４】変換情報を示す図である。
【図５】プローブ情報から、リンク旅行速度を求めるための説明図である。
【図６】交通情報推定処理手順を示すフローチャートである。
【図７】ニューラルネットワークの構成図である。
【図８】道路リンクの例を示す図である。
【図９】推定データベースの初期状態を示す図である。
【図１０】重みデータベースの初期状態を示す図である。
【図１１】入力情報として取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を示す図である。
【図１２】１回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１３】２回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１４】３回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１５】スナップショットして抽出される部分を示す図である。
【図１６】学習用データベースを示す図である。
【図１７】学習処理を示すフローチャートである。
【図１８】変換情報の他の例を示す図である。
【図１９】変換情報の他の例を示す図である。
【図２０】変換情報の他の例を示す図である。
【図２１】変換情報の他の例を示す図である。
【図２２】道路リンク構造の他の例を示す図である。
【図２３】推定順序決定処理を示す図である。
【図２４】推定データベース構造の他の例を示す図である。
【図２５】リンク端単位の関連道路リンクを示すテーブルである。
【図２６】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２７】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２８】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２９】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図３０】速度のままで推定する場合の問題を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
［１．全体構成］
図１は、本発明の実施形態における交通情報推定装置（中央装置）１を含む交通情報システムを示している。この交通情報システムは、交通情報推定装置１のほか、車載装置２を搭載したプローブ車両３、車載装置２と無線通信する路側通信機４、及び路側センサ５などを含む。
【００３１】
前記交通情報推定装置１は、例えば中央装置における様々な機能のうちの一機能を指しており、中央装置１は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報などの交通情報（観測情報）を取得し、車両に提供するための提供用の交通情報を生成する機能を有している。なお、中央装置１は、交通情報に基づいて、信号機制御や交通管制などの各種の交通用処理を行ってもよい。
【００３２】
この交通情報推定装置（中央装置）１は、処理装置及び記憶装置を有するコンピュータによって構成されており、記憶装置には、コンピュータを、交通情報推定装置（中央装置）として機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている。このコンピュータプログラムは、前記処理装置によって実行され、前記処理装置が前記記憶装置等に対し入出力を行うことで、交通情報推定装置（中央装置）１としての機能を実現する。なお、以下に説明する交通情報推定装置（中央装置）１の機能は、特に断らない限り、前記コンピュータプログラムによって実現されるものである。
【００３３】
前記車載装置２は、プローブ車両３の観測情報としてプローブ情報を生成し、路側通信機４に無線送信する。プローブ情報は、プローブ車両の位置、当該位置の通過速度及びプローブ車両の車両ＩＤなどを含む交通情報である。また、プローブ情報には、プローブ車両の速度などその他の情報を含めても良い。なお、プローブ車両の位置は、車載装置２が有するＧＰＳ受信機によって受信したＧＰＳ信号に基づいて算出される。
【００３４】
前記路側通信機４は、車載装置２との間で無線通信によって情報の送受信を行うものである。具体的には、路側通信機４は、車載装置２が送信した観測情報としてのプローブ情報を受信し、交通情報推定装置（中央装置）１に転送する。また、路側通信機４は、交通情報推定装置（中央装置）１から、車両への提供用の交通情報を取得し、その交通情報を、車載装置２に送信することができる。なお、路側通信機４と交通情報推定装置１との間は、通信回線によって接続されている。
【００３５】
前記路側センサ５は、観測情報としての交通情報を検出するためのものであり、例えば、直下を通行する車両を超音波感知する車両感知器や、インダクタンス変化で車両を感知するループコイル、或いは、カメラの映像を画像処理して交通量や車両速度する計測する画像感知器よりなり、交差点に流入する車両台数や車両速度を計測する目的で、高速道路や主要な幹線道路などに設置されている。
【００３６】
路側センサ５は、検出した観測情報は、通信回線を介して、ＶＩＣＳセンタサーバに６送信され、このＶＩＣＳセンタサーバ６では、路側センサ５の観測情報に基づいて、ＶＩＣＳ情報を生成する。このＶＩＣＳ情報は、通信回線を介して、交通情報推定装置１に送信される。
【００３７】
前記ＶＩＣＳ情報は、各道路リンクでの渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報である。ＶＩＣＳ情報は、路側センサ５から５分ごとに観測情報を取得して、情報更新されるため、時間的に高密度な情報が得られる。しかし、路側センサ５はすべての道路に設置されているわけではなく（主要道路でも２０％以下）、エリアカバー率が低い。
一方、前記プローブ情報は、道路を走行するプローブ車両３から取得するため、エリアカバー率を高くすることが可能である。ただし、プローブ車両３となるための車載装置２の普及率がまだ低いため、時間的に低密度のデータしか得られない。
【００３８】
つまり、所定エリア内の道路に、道路リンクを設定した場合、ＶＩＣＳ情報が得られる道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間ごとに常に交通情報（ＶＩＣＳ情報）が得られる。一方、ＶＩＣＳ情報が得られない道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間ごとにみると、プローブ情報が交通情報として得られる道路リンクがある一方、プローブ情報も得られない道路リンクが混在することになる。
【００３９】
［２．交通情報推定装置の詳細］
［２．１ 推定装置の全体構成］
本実施形態に係る交通情報推定装置１は、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を推定して、当該道路リンクの交通情報を補完することで、所定エリア内の全道路リンクの交通情報を生成する。このように、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を補完することで、より精度が高い交通情報を車両（ナビゲーションシステム）に提供したり、精度良く交通管制を行ったりすることが可能となる。
なお、以下では、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られず交通情報を推定して補完する必要がある道路リンクを、「推定対象道路リンク」という。
【００４０】
図２に示すように、交通情報推定装置１は、推定対象道路リンクの交通情報を推定するための推定エンジン（推定部）１１と、推定に用いられるパラメータ（推定用パラメータ）を学習するための学習エンジン１２と、を備えている。
【００４１】
また、交通情報推定装置１は、推定エンジン１１によって推定した交通情報等を蓄積するための推定データベース（交通情報データベース）１３、推定データベース１３におけるデータのうち、学習エンジン１２における学習に用いるデータを蓄積する学習用データベース１４、推定パラメータ（本実施形態では、「重み」）を蓄積するための重みデータベース（推定パラメータデータベース）１５と、を備えている。
【００４２】
［２．２ 入力情報処理部］
さらに、本実施形態に係る交通情報推定装置１は、当該交通情報推定装置１が取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（以下、両情報を総称する場合、「入力情報」という）に対する処理を行う入力情報処理部１６を備えている。
【００４３】
前記入力情報処理部１６は、入力情報から、各リンクの「速度情報」を生成する処理を行うものであり、生成した「速度情報」は、推定データベース１３に与えられ、推定データベース１３の更新に用いられる。
【００４４】
入力情報処理部１６は、取得したＶＩＣＳ情報から「速度情報」を生成するＶＩＣＳ情報処理部１７と、取得したプローブ情報から、「速度情報」を生成するプローブ情報処理部１８と、を備えている。
ＶＩＣＳ情報処理部１７は、ＶＩＣＳ情報に含まれるリンク旅行時間から、当該道路リンクのリンク旅行速度を算出するリンク旅行速度算出部１７ａと、リンク旅行速度を当該リンクの「速度情報」に変換する速度情報変換部１７ｂとを備えている。
【００４５】
ＶＩＣＳ情報処理部１７のリンク旅行速度算出部１７ａは、リンク旅行速度を算出しようとする道路リンクのリンク長を、当該道路リンクのリンク旅行時間で除することで、リンク旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する。なお、対象エリア内の全道路リンクのリンク長は、予め、装置１に設定されている。
【００４６】
ＶＩＣＳ情報処理部１７の速度情報変換部１７ｂは、リンク旅行速度算出部１７ａで求めたリンク旅行速度を、「速度情報」という指標値（速度指標情報）に変換する。この変換は、速度情報変換部１７ｂが、装置１に予め設定された「速度−速度情報」変換情報１９を参照することで行われる。「速度−速度情報」変換情報１９は、図４に示すように設定されたものであるが、詳細については後述する。
【００４７】
プローブ情報処理部１８のリンク旅行速度算出部１８ｂは、プローブ情報に含まれる位置及び時刻に基づいて、リンク旅行速度を算出しようとする道路リンクのリンク旅行速度を算出する。なお、プローブ情報からリンク旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する方法については後述する。
【００４８】
プローブ情報処理部１８の速度情報変換部１８ｂは、ＶＩＣＳ情報処理部１７の速度情報変換部１７ｂと同様に、リンク旅行速度を「速度情報」に変換する。その処理内容は、速度情報変換部１７ｂと同様である。
【００４９】
［２．３ 速度情報について］
「速度情報」は、リンク旅行速度の大小に応じた値をとる指標値であり、本実施形態では、０から１までの値をとり、「速度情報」＝０はリンク旅行速度＝１００［ｋｍ／ｈ］及びそれ以上の速度に対応し、「速度情報」＝１はリンク旅行速度＝０［ｋｍ／ｈ］に対応する。
【００５０】
ただし、本実施形態の「速度情報」は、リンク旅行速度に単純に反比例するものではない。つまり、図４に示すように、リンク旅行速度−速度情報の関係式は、リンク旅行速度の複数の速度領域によって異なるものが用いられている。
前記複数の速度領域とは、具体的には、リンク旅行速度が０［ｋｍ／ｈ］〜約１０（より厳密には１０．５３）［ｋｍ／ｈ］の第１速度領域（ゼロ近傍速度領域）、リンク旅行速度が約１０（より厳密には１０．５）［ｋｍ／ｈ］〜約６０（より厳密には５７．９）［ｋｍ／ｈ］の第２速度領域、リンク旅行速度が約６０（より厳密には５７．９）［ｋｍ／ｈ］超の第３速度領域（自由走行速度領域）の３つの速度領域である。
【００５１】
第１速度領域は、車両の速度が、０又はそれに近い値を示すゼロ近傍速度領域として設定されたものであり、道路が混雑しているときにこのような速度領域の値が検出される。第３速度領域は、一般道路の制限速度（６０ｋｍ／ｈ）以上の速度領域として設定されたものであり、道路が比較的すいており、車両が自由走行状態となり得るときにこのような速度領域の値が検出される。なお、第２速度領域は、第１及び第３速度領域の中間領域として設定されたものである。
【００５２】
図４の横軸（リンク旅行速度）の値をｘ、縦軸（速度情報）の値をｙとすると、第１速度領域におけるリンク旅行速度−速度情報の関係式は、ｙ＝１−（ｘ／１０００）に設定され、第２速度領域におけるリンク旅行速度−速度情報の関係式は、ｙ＝１．２−（ｘ／５０）に設定され、第３速度領域におけるリンク旅行速度−速度情報の関係式は、ｙ＝０．１−（ｘ／１０００）に設定されている。
【００５３】
このように、リンク旅行速度−速度情報の関係直線は、第３速度領域及び第２速度領域に着目すると、第３速度領域（傾き＝１／１０００）では、第２速度領域（傾き＝１／５０）よりも、負の傾きが小さくなっている。
つまり、車両が自由走行状態となり得る自由速度領域である第３領域においては、より低速の第２速度領域に比べて、リンク旅行速度（ｘ）の変化に対する速度情報（ｙ）の変化の割合（負の傾き）が小さくなっている。
【００５４】
また、リンク旅行速度−速度情報の関係直線は、第１速度領域及び第２速度領域に着目すると、第１速度領域（傾き＝１／１０００）では、第２速度領域（傾き＝１／５０）よりも、傾きが小さくなっている。
つまり、車両の速度がゼロ近傍である第１領域においては、より高速の第２速度領域に比べて、リンク旅行速度（ｘ）の変化に対する速度情報（ｙ）の変化の割合（負の傾き）が小さくなっている。
【００５５】
以上のように設定された変換情報１９によれば、速度情報という指標に、単なる「速度」という要素以外に、道路が混雑していて渋滞気味であるか、それとも道路が空いており車両が順調に流れているのかという渋滞度（交通流の度合）の要素も、持たせることができる。
【００５６】
例えば、制限速度が１００ｋｍ／の道路リンクにおいてはリンク旅行速度が１００ｋｍ／であり、制限速度の６０ｋｍ／の道路リンクにおいてはリンク旅行速度が６０ｋｍ／ｈである場合、速度差は、４０ｋｍ／ｈであるが、いずれの道路リンクも車両が順調に流れており、いずれも自由走行状態であると考えられる。
一方、２つの道路リンクにおいて、一方の道路リンクのリンク旅行速度が６０ｋｍ／ｈであり、他方の道路リンクのリンク旅行速度が２０ｋｍ／ｈである場合、速度差は、上記と同様に４０ｋｍ／ｈであるが、前者の道路リンクは車両が順調に流れているが、後者の道路リンクは混雑していると考えられる。
【００５７】
このように、リンク旅行速度が自由走行速度領域に達すると、道路における車両の多さ（渋滞度）とリンク旅行速度の関連性が相対的に低くなり、道路の制限速度などの別の要因によってリンク速度が変化しやすくなる。
このため、例えば、関連する他の道路リンクの交通情報（リンク旅行速度）から、推定対象道路リンクの交通情報（リンク旅行速度）を推定しようとした場合を想定すると、他の道路リンクの第３速度領域（自由走行速度領域）におけるリンク旅行速度の違いが推定対象道路リンクのリンク旅行速度の推定値に与える影響は、より低速の第２速度領域におけるリンク流行速度の違いよりも、小さくなる。
【００５８】
また、第１速度領域についても、第３速度領域と同様に、速度が０〜１０［ｋｍ／ｈ］であるときには、いずれの速度においても道路はかなり混雑していると考えられ、第１速度領域におけるリンク旅行速度の違いは、高速の第２速度領域におけるリンク流行速度の違いよりも、意味が少ないものとなる。
本実施形態の速度情報は、上記を考慮したものであり、第１及び第３速度領域の傾きを小さくすることで、推定対象道路リンクの交通情報を精度良く推定することができる。
【００５９】
また、第１及び第３速度領域の傾きを小さくした結果、第２速度領域の傾きが大きくなり、第２速度領域におけるリンク旅行速度の違いを、速度情報という指標においてはより強調することができる。
例えば、０〜１００ｋｍ／ｈの範囲のリンク旅行速度（ｘ）に対し、ｙ＝１−（ｘ／１００）という１つの関係式で速度情報を対応付けた場合、１０〜６０ｋｍ／ｈの範囲においても、当然に、傾きは（１／１００）であるが、図４の場合、傾きは（１／５０）である。したがって、図４によって求まる速度情報においては、１０〜６０ｋｍ／ｈにおけるリンク旅行速度をより緻密に指標化できる。この結果、推定対象道路リンクの交通情報の推定精度を向上させることができる。
【００６０】
［２．４ プローブ情報からのリンク旅行時間の算出］
図５は、リンク旅行速度算出部１８ａにおいて、プローブ情報からリンク旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する方法を示している。
図５に示すように、Ｌ１〜Ｌ６までの６個の道路リンクが存在する場合において、道路リンクＬ４の図右方（矢印Ａ方向）へのリンク旅行速度を算出するには、プローブ車両３が、進行方向一つ手前の道路リンクＬ３（第１位置）に位置している間に送信した第１プローブ情報ｐｒ１と、当該プローブ車両３が移動して進行方向一つ先の道路リンクＬ５（第２位置）に位置している間に送信した第２プローブ情報ｐｒ２とを用いる。
【００６１】
第１プローブ情報ｐｒ１が示す位置及び第２プローブ情報ｐｒ２が示す位置によって、第１プローブ情報ｐｒ１を発信した第１位置と第２プローブ情報ｐｒ２を発信した第２位置との間の距離Ｄが求まる。また、第１プローブ情報ｐｒ１が示す時刻及び第２プローブ情報ｐｒ２が示す時刻によって、第１位置から第２位置まで移動するのに要した時間Ｔが求まる。前記距離Ｄを前記時間Ｔで除することにより、第１位置から第２位置までの間の区間（通常の速度算出区間）の旅行速度が求まる。通常は、この旅行速度を、第１位置と第２位置との間にある道路リンクＬ４におけるリンク旅行速度とみなす。
【００６２】
ただし、第１位置と第２位置との間の距離（通常の速度算出区間の距離）が設定された最小距離（例えば、１ｋｍ）以下である場合には、速度算出区間が長くなるように、道路リンクＬ４のリンク旅行速度の算出に用いるプローブ情報として別のものを選択する。
具体的には、通常の速度算出区間の距離が最小距離以下である場合、リンク旅行速度算出部１８ａは、車両が、車両進行方向にみて一つ手前の道路リンクＬ２（手前位置）に位置するときに送信されたプローブ情報ｐｒ０と、道路リンクＬＬ５に位置するときに送信されたプローブ情報ｐｒ２とを用いる。これにより、手前位置から第２位置までの間の拡張された速度算出区間についての旅行速度が求まり、この旅行速度を、手前位置から第２位置までの間にある道路リンクＬ４のリンク旅行速度とみなす。
【００６３】
通常の速度算出区間の距離が短い場合に、拡張された速度算出区間を用いる理由は次の通りである。すなわち、速度算出区間が短いと、速度算出区間を移動するのに要する時間は、交通信号による停止時間による影響を大きく受ける。つまり、速度算出区間を通過するのに要する時間が、例えば、２分であるとしても、車両が実際に走行していた時間は、１分で残りの１分は信号による待ち時間ということが生じ得る。一方、同じ速度算出区間を通過する別の車両は、信号による停止がなく、速度算出区間を通過するのに要する時間が１分ということがありえる。このように、速度算出区間が短いと、信号待ちの影響による誤差が大きくなり、正確な速度算出が困難となる。
【００６４】
逆に、十分に距離が長く、多くの交通信号（交差点）を通過する必要があるような速度算出区間である場合には、確率上、いずれかの交通信号による待ち時間が、ほぼ全ての車両に均等に生じるため。信号待ちの影響による誤差は小さい。
【００６５】
そこで、本実施形態のように、通常の速度算出区間の距離が短い場合には、拡張された速度算出区間で速度を算出することで、速度をより精度良く算出することができる。
なお、通常の速度算出区間の距離が短い場合であっても、車両台数が多い（例えば、１０台以上）の場合には、速度算出区間を通過するのに要する時間を複数の車両からのプローブ情報で平均化することにより、誤差を小さくできる。したがって、通常の速度算出区間が、設定された最小距離以下であり、かつ、単位時間あたりのプローブ車両の数（プローブ情報の数）が設定された最小数以下である場合に限って、拡張された速度算出区間での速度算出をおこなってもよい。
【００６６】
なお、上記の例では、拡張された速度区間として、手前位置（道路リンクＬ２）から第２位置（道路リンクＬ５）までとしたが、この第２位置に代えて、第２位置よりも進行方向にみて先の位置（道路リンクＬ６）としてもよい。また、拡張された速度区間として、第１位置（道路リンクＬ３）と先の位置（道路リンクＬ６）との間としてもよい。
【００６７】
［２．５ 交通情報推定装置１による処理内容］
［２．５．１ 推定処理の概要］
図６は、交通情報推定装置１による交通情報推定方法を示している。まず、推定データベース（交通情報データベース）１３及び重みデータベース１５に初期値を設定しておく（ステップＳ１）。
【００６８】
そして、交通情報推定装置１が、ＶＩＣＳ情報やプローブ情報を取得すると、入力情報処理部１６がＶＩＣＳ情報やプローブ情報から各道路リンクの速度情報を生成する（ステップＳ２）。ただし、ステップＳ２において速度情報が取得できる道路リンクは、対象エリア内の全道路リンクのうちの一部であり、ステップＳ２では速度情報が得られない道路リンクがある。
【００６９】
続いて、ステップＳ２で得られた速度情報を、推定データベース１３にセットし、推定データベースＤＢ４を更新する（ステップＳ３）。そして、推定エンジン１１は、ステップＳ３で更新された推定データベース１３の内容に基づいて、速度情報が得られていない道路リンクについての速度情報を推定し、推定した速度情報を、推定データベース１３にセットし、推定データベース１３を更新する（ステップＳ４）。このステップＳ４により、対象エリア内の全道路リンクについての速度情報（実測値と推測値とが混在したもの）が得られる。
【００７０】
ステップＳ４にて得られた全道路リンクについての速度情報は、装置外部に出力される（ステップＳ５）。具体的には、装置１のディスプレイに表示されるか、車載装置２への提供情報として出力される。
また、ステップＳ４で更新された推定データベース１３の内容の一部は、学習用データベース１４にスナップショットとして蓄積され、学習エンジン１２による学習用データとして用いられる（ステップＳ６）。
【００７１】
以上のステップＳ２〜ステップＳ６の処理は、速度情報が生成される度に繰り返し実行される。入力情報処理部１６は、ＶＩＣＳ情報の更新周期（例えば５分）に合わせて、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を取得して、速度情報を生成するため、ステップＳ２〜ステップＳ６の処理は、ＶＩＣＳ情報の更新周期（例えば５分）に合わせて繰り返し実行されることになる。
【００７２】
［２．５．２ 速度情報推定のためのモデル］
図７は、推定エンジン１１が、推定対象道路リンクの速度情報を推定するためのニューラルネットワークを示している。図示のニューラルネットワークは、０〜１の値をとるＮ個の入力信号ｘi（ｉ：１〜Ｎ）それぞれに、重みｗiを（ｗi：０〜１）乗じて、出力値ｙを生成する単純パーセプトロンとして構成されている。
ここで、入力信号ｘiは、推定対象道路リンク以外の他の道路リンク（推定対象道路リンクに接続された道路リンク）の速度情報であり、出力値ｙは推定対象道路リンクの速度情報である。
【００７３】
また、重みｗiは、推定対象道路リンク以外の複数の道路リンクそれぞれの速度情報を、どの程度の割合で反映させるかという値であり、推定対象道路リンクとの相関の高い道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと同じ道路を構成し、推定対象道路リンクに隣接する道路リンク）ほど大きな値に設定されるべきであり、相関が低い道路リンクほど小さな値に設定されるべきものである。
【００７４】
ただし、図７のものでは、一般的な単純パーセプトロンとは異なり、入力信号ｘiに乗じられることなくノードに加算される独立パラメータｗ0が設けられている。この独立パラメータｗ0は、推定対象道路リンク以外の道路リンクにおける速度情報以外の要因が、推定対象道路リンクの速度情報に与える要因（例えば、道路リンク間での制限速度の差）を表現することができ、速度情報を精度良く推定することができる。また、推定用パラメータ（重み）の学習の際に、推定用パラメータを最適値に収束させやすくなって、学習処理を容易又は高速に行える。
【００７５】
以上のように、推定エンジン１１が、ある推定対象道路リンクの速度情報を求めるには、当該推定対象道路リンクとの相関が多少なりとも認められる他の道路リンクの速度情報と、当該他の道路リンクの速度情報をどの程度ほど推定対象道路リンクの速度情報に反映させるかを示す重みと、が得られればよい。そのような他の道路リンクの速度情報は、推定データベース（交通情報データベース）１３に蓄積され、重みは重みデータベース１５に蓄積されており、推定エンジン１１は、両データベース１３，１５から必要な情報を取得する。
【００７６】
なお、速度情報を推定するためのニューラルネットワークとしては、図８のような単層のパーセプトロンに限られるものではなく、入力層、中間層、出力層を有する多層パーセプトロンであってもよい。多層パーセプトロンとして構成すると、推定対象道路リンクと他の道路との間で、速度情報が非線形関係を持つ場合であっても、推定対象道路リンクの速度情報を適切に求めることができる。
【００７７】
［２．５．３ 推定処理の詳細］
ここでは、図８のように接続された道路リンクを想定する。図８において、Ｖｘは、道路リンクの速度情報（０〜１の値）を示している。また、Ｖｘにおける添え字ｘは、道路リンクのリンク番号を示しており、１〜２４の値をとる。つまり、図８では、リンク番号１〜２４までの２４個の道路リンクが存在する。また、各リンクの矢印方向は、車両の進行方向を示す。
【００７８】
図８において、実線の矢印で示す道路リンク（リンク番号ｘ＝１〜１０）は、ＶＩＣＳ情報が取得可能なリンクであり、例えば、高速道路や主要幹線道路に対応する道路リンクである。また、点線の矢印で示す道路リンク（リンク番号ｘ＝１１〜２４）は、ＶＩＣＳ情報が取得できないリンクであり、例えば、高速道路や主要幹線道路以外の一般道路である。点線の矢印で示す道路リンクは、速度情報の推定対象道路リンクとなる可能性がある。つまり、点線の矢印で示す道路リンクについては、プローブ情報が得られた場合には、推定対象道路リンクとはならず、プローブ情報が得られなかった場合には、推定対象道路リンクとなる。
なお、ＶＩＣＳ情報が取得可能な道路リンクであっても、何らかの事情でＶＩＣＳ情報が取得できない場合には、推定対象道路リンクとして扱われる。
【００７９】
以下、図８の道路リンクを前提とし、図６も再度参照しつつ、速度情報の推定手順について詳細に説明する。
まず、推定データベース（交通情報データベース）１３及び重みデータベース１５には、装置管理者によって、初期値が入力される（ステップＳ１）。
【００８０】
図９に示すように、推定データベース１３は、「チェック」３１、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４、「学習？」のデータ項目を有しており、各道路リンク（リンク番号）についてそれぞれのデータ項目の値を保存可能なものである。
【００８１】
前記データ項目のうち、「チェック」３１は、各道路リンクの速度情報の更新の有無及び更新された順番を示す項目である。「速度情報」３２は、各道路リンクの速度情報がセットされる項目である。
「関連道路リンク情報」３３は、各道路リンクに相関のある道路リンク（関連道路リンク）を示しており、ここでは、それぞれの道路リンクに接続されている道路リンク（リンク番号）を示している。
【００８２】
「関連道路リンク情報」３３は、「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」の５種類に分けられている。
「逆」は、任意の道路リンクと逆方向の道路リンクのリンク番号を示し、例えばリンク番号１の道路リンクについては、リンク番号８の道路リンクが「逆」の道路リンクとなる。
「Ａ順」は、ある道路リンクの後方で順方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号１２，７，１５の道路リンクが「Ａ順」の道路リンクとなる。
「Ａ逆」は、ある道路リンクの後方で逆方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号１１，１５，１３の道路リンクが「Ａ逆」の道路リンクとなる。
【００８３】
「Ｂ順」は、ある道路リンクの前方で順方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号４，９の道路リンクが「Ｂ順」の道路リンクとなる。
「Ｂ逆」は、ある道路リンクの前方で逆方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号３，６の道路リンクが「Ｂ逆」の道路リンクとなる。
【００８４】
また、前記データ項目のうち「リンク長」３４は、各道路リンクのリンク長を示すものである。「学習？」３５は、各道路リンクの速度情報等が学習部２０（学習エンジン１２）による学習のためのデータ（学習データ）となるものであるか否かを示しており、ここでは０又は１の値をとる。「０」はその道路リンクの速度情報等が学習データとはならないことを示しており、「１」はその道路リンクの速度情報等が学習データとなることを示している。
【００８５】
ステップＳ１の初期値入力は、装置１の運用開始時やリセット時に行われ、推定データベース１１については、上記データ項目のうち、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４について初期値が設定される。「速度情報」３２の初期値としては、例えば、全道路リンクについて０を設定すればよい。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の初期値については、対象エリアの道路構成に従って設定される。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の初期値は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる交通情報（速度情報）を取得しても更新されることはない。
【００８６】
一方、「速度情報」３４の値は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる交通情報（速度情報）を取得する度に、全道路リンクについて更新される（ステップＳ３，Ｓ４）。
また、「チェック」３１については、交通情報（速度情報）を取得する度に（ステップＳ２）、０に初期化される。「学習？」３５についても、交通情報（速度情報）を取得する度に（ステップＳ２）度に、各道路リンクの速度情報等を学習データとすべきか否かに応じて０又は１に設定される。
【００８７】
図１０に示すように、重みデータベース１５には、各道路リンクにおける速度情報の推定値を他の道路リンクの速度情報から求める際に用いる重みｗｉが、初期値として設定される。重みｗｉは、各道路リンクについて、「関連道路リンクの数＋１」ほど設定される。図１０において、ｗ0は独立パラメータであり、ｗ1以降は関連道路リンクの速度情報それぞれに乗じられる重みである。
【００８８】
推定用パラメータである重みｗｉは、学習エンジン１２による学習によって、より適切な値へと自動的に更新されるため、初期値としては、適当な値を設定してもよい。したがって、初期設定が容易である。
【００８９】
さて、上記の初期化を行ったのち、図８に示す道路リンクに関し、ある時点において、図１１のようなＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（交通情報）が得られたものとする。図１１では、リンク番号１〜１０の道路リンクについてのＶＩＣＳ情報（リンク旅行時間）が得られ、リンク番号２０の道路リンクについてのプローブ情報が得られている。他の道路リンクについてはＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られていない。なお、図１１では、表記の容易化のため、リンク番号２０の道路リンクについてのプローブ情報を、ＶＩＣＳ情報と同様に「リンク旅行時間」で示した。
【００９０】
また、図１１の情報では、プローブ情報が存在する道路リンク（リンク番号２０）については、学習対象となることを示す値「１」が設定されており、ＶＩＣＳ情報が存在する道路リンク（リンク番号１〜１０）については、学習対象ではないことを示す値「０」が設定されている。
【００９１】
図１１のような入力情報が取得された場合、この情報における「旅行時間」は、入力情報処理部１６によって「速度情報」に変換され（ステップＳ２）、その速度情報によって、推定データベース１３の対応する道路リンクの「速度情報」３２が更新される（第１回目の更新；ステップＳ３）。更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第１回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「１」が設定される。また、図１１の入力情報の「学習対象」が「１」である道路リンク（ここでは、リンク番号２０の道路リンク）については、「学習？」３５が「１」に設定される。
【００９２】
以上のようにして第１回目の更新（入力情報のセット）が行われた後の推定データベース１３の内容を、図１２に示す。
【００９３】
続いて、速度情報が未更新の道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１〜２４）についての速度情報の推定を行って、当該推定値により推定データベース１３の更新を行う（ステップＳ４）。
具体的には、まず、「チェック」３１項目に、前回の更新を示す「１」が設定されている道路リンク（リンク番号１〜１０，２０）の関連道路リンク（隣接道路リンク）のうち、今回の入力情報（図１１）に基づく速度情報の更新が未だなされていない道路リンク（チェック＝０）を抽出する。ここでは、リンク番号１２，１５，１１，１３，１９，１８，１７，２１，２４，１４，１６の１１個の道路リンクが抽出される（図１３参照）。これら１１個の道路リンクが、ここでの推定対象道路リンクとなる。
【００９４】
そして、推定エンジン１１は、１１個の推定対象道路リンクそれぞれについての関連道路リンクを、推定データベース１３から読み出すとともに、１１個の推定対象道路リンクそれぞれについて設定された重み（推定用パラメータ）を、重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、各推定対象道路リンクの速度情報の推定値を算出する。算出された、速度情報の推定値は、推定データベース１３の「速度情報」にセットされ、速度情報についての第２回目の更新が行われる。なお、更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第２回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「２」が設定される。
【００９５】
上記推定対象道路リンクのうち、例えば、リンク番号１２，１５，１１，１３の道路リンクの速度情報の推定値（Ｖ12，Ｖ15，Ｖ11，Ｖ13）を求めるための演算式は、下記のとおりである。
Ｖ12＝ｗ0＋ｗ1Ｖ11＋ｗ2Ｖ1＋ｗ3Ｖ5＋ｗ4Ｖ13＋ｗ5Ｖ8＋ｗ6Ｖ7＋ｗ7Ｖ15
Ｖ15＝ｗ0＋ｗ1Ｖ13＋ｗ2Ｖ20＋ｗ3Ｖ16＋ｗ4Ｖ17＋ｗ5Ｖ14＋ｗ6Ｖ1＋ｗ7Ｖ11
＋ｗ8Ｖ5＋ｗ9Ｖ8＋ｗ10Ｖ12＋ｗ11Ｖ5
Ｖ11＝ｗ0＋ｗ1Ｖ12＋ｗ2Ｖ8＋ｗ3Ｖ15＋ｗ4Ｖ7＋ｗ5Ｖ1＋ｗ6Ｖ11＋ｗ7Ｖ5
Ｖ13＝ｗ0＋ｗ1Ｖ15＋ｗ2Ｖ8＋ｗ3Ｖ12＋ｗ4Ｖ7＋ｗ5Ｖ1＋ｗ6Ｖ11＋ｗ7Ｖ5
＋ｗ8Ｖ14＋ｗ9Ｖ17＋ｗ10Ｖ16＋ｗ11Ｖ20
【００９６】
そして、「チェック」３１項目に、前回の更新を示す「２」が設定されている道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２４）の関連道路リンク（隣接道路リンク）のうち、今回の入力情報（図１１）に基づく速度情報の更新が未だなされていない道路リンク（チェック＝０）を抽出する。ここでは、リンク番号２２，２３の２個の道路リンクが抽出される（図１４参照）。これら２個の道路リンクが、次の推定対象道路リンクとなる。
【００９７】
そして、推定エンジン１１は、２個の推定対象道路リンクそれぞれについての関連道路リンクを、推定データベース１３から読み出すとともに、２個の推定対象道路リンクそれぞれについて設定された重み（推定用パラメータ）を、重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、各推定対象道路リンクの速度情報の推定値を算出する。算出された、速度情報の推定値は、推定データベース１３の「速度情報」にセットされ、速度情報についての第３回目の更新が行われる。なお、更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第３回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「３」が設定される。
【００９８】
上記のような処理は、全ての道路リンクについての速度情報が推定されるまで繰り返される（ステップＳ４）。ここでは、３回の更新により全ての速度情報が補完されたため、推定処理を終了する。
【００９９】
すると、推定データベースの内容の出力が行われる（ステップＳ５）。
さらに、今回の入力情報（図１１）に基づく、推定処理が終了した推定データベース１３の各道路リンクのデータのうち、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号２０の道路リンクのスナップショット（図１５参照）を、学習用データベース１４に追加する。ここで、スナップショットとは、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号の道路リンクの「速度情報」と、当該道路リンクの関連道路リンクの「速度情報」とを記憶したものである。ここで、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号の道路リンクの速度情報は、プローブ情報から得られた値であるから実測値である。また、当該道路リンクの関連道路リンクの「速度情報」には、ＶＩＣＳ情報から得た実測値と推測値とが混在している。
【０１００】
スナップショットは、入力情報が取得されて、推定データベースの全道路リンクの更新（ステップＳ３，Ｓ４）が行われる度に発生する。このスナップショットは、プローブ情報を取得できた道路リンクについて発生する。
したがって、上記の例では、リンク番号２０の道路リンクのみスナップショットが発生したが、推定データベースの全道路リンクの更新（ステップＳ３，Ｓ４）が何度も行われると、他の道路リンクについてもスナップショットが蓄積される。また、入力情報が区営返し発生するほどの十分な時間が経過すると、一つの道路リンクについて複数のスナップショットが蓄積される。
【０１０１】
図１６は、複数の道路リンクについて、それぞれ複数のスナップショットが蓄積された学習用データベース１４の内容を示している。
このようにして多数のスナップショットが蓄積された学習用データベース１４に基づいて、学習エンジン１２が、重みデータベース１５に記憶されている重み（推定用パラメータ）の学習（最適化）を行って、重みデータベース１５の内容を更新する。
【０１０２】
図１７は、学習エンジン１２による学習処理の手順を示している。まず、学習エンジン１２は、誤差判定のための許容誤差、ニューラルネットワーク（図７）を構成する中間層の数、学習計数などの学習用のパラメータ設定を行う（ステップＳ１１）。
学習エンジン１２は、図７に示すようなニューラルネットワークを最適化（学習）するニューロエンジンとして構成されている。つまり、学習エンジン１２は、学習用データベース１４に蓄積されているスナップショットのうち、実測値である速度情報を教師信号とし、教師信号となる速度情報を持つ道路リンクの関連道路リンクについての速度情報から、この教師信号を出力するための適切なニューラルネットワークを再構築する。すなわち、学習エンジン１２は、実測値である速度情報と、当該速度情報を持つ道路リンクの関連道路リンクについての速度情報とからなる学習データから、重みの最適値を算出する。重みの最適値の算出は、例えば、最小自乗法などによって行える。
【０１０３】
重みの最適値の算出は、関連道路リンクについての速度情報から算出される速度情報が、教師信号に近づいて、教師信号との誤差が、設定された許容誤差未満になるまで行われる（ステップＳ１３）。
【０１０４】
重みが収束して学習処理が終了すると、得られた重みは、重みデータベース１５に反映され、重みデータベース１５が更新される。
【０１０５】
重みデータベース１５が更新された後に、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる入力情報が発生すると、推定エンジン１１による速度情報の推定は、新たな重みを用いて、より精度良く行われる。このように、本実施形態の交通情報推定装置１では、運用を続けることで、交通情報（速度情報）の推定精度が自然に向上する。
【０１０６】
［３．速度情報についての他の例］
図１８は、先に図４にて説明した「速度−速度情報」変換情報についての他の例を示している。
図１８の変換情報は、自然対数を利用しており、具体的には、リンク旅行速度（図１８の横軸）をｘとし、速度情報（図１８の縦軸）をｙとすると、ｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／２０））の関数となっている。図１８の速度情報ｙも０〜１の値をとる。なお、この式中の「２０」という値は、好ましい例であり、「２０」に限定されるものではなく、任意の正数ａを採用することができる。
【０１０７】
このｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／２０））の関数において、ｘからみた傾きは、この式をｘで微分したものとなり、下記の通りである。
【数１】
【０１０８】
このように、図１８の変換情報は、リンク旅行速度ｘが大きくなるほど、リンク旅行速度ｘの変化に対する速度情報（規格化速度）ｙの変化の割合（ｘからみた傾き）が小さくなるように設定されている。
つまり、図１８の変換情報においても、図４の変換情報と同様に、車両が自由走行状態となり得る６０ｋｍ／ｈ以上の速度領域においては、それよりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている
【０１０９】
また、換言すると、図１８の変換情報は、速度情報が大きくなるほど、速度情報（規格化速度）ｙの変化に対するリンク旅行速度ｘの変化の割合（ｙからみた傾き）が大きくなるように設定されている。
【０１１０】
ここで、図１８の関数を、ｙについての関数として表すと、ｘ＝−２０×ｌｎ（ｙ）となり、この場合、ｙからみた傾きは、この式をｙで微分したものとなり、下記の通りである。
【数２】
この場合、ｙからみた傾きは、ｙの逆数に比例することになる。
【０１１１】
図１８のように、変換情報を設定することで、速度情報（規格化速度）が同じ値ほど変化しても、実際のリンク旅行速度への影響は、速度情報（規格化速度）の大小によって異なる。
例えば、速度情報が、０．１の場合と、０．５の場合を考える。この場合、ｙからみた傾きは、ｙの逆数に比例するため、ｄｘ／ｄｙ＝−２０／０．１＝−２００、ならびに、ｄｘ／ｄｙ＝−２０／０．５＝−４０となる。
【０１１２】
したがって、速度情報が０．０１ほど変化した場合、より高速である速度情報＝０．１の場合には、リンク旅行速度の変化は、−０．０１（ｄｘ／ｄｙ）＝２［ｋｍ／ｈ］となって比較的大きく、比較的低速である速度情報＝０．５である場合には、リンク旅行速度の変化は、−０．０１（ｄｘ／ｄｙ）＝０．４［ｋｍ／ｈ］となって比較的小さくなる。
【０１１３】
つまり、速度情報（規格化速度）が同じ値変化しても、実際のリンク旅行速度への影響は、速度情報（規格化速度）の逆数によって決まる。傾きである速度情報の逆数は、単位距離（例えば、１ｋｍ）を移動するリンク旅行時間に比例するので、旅行時間を評価する際には、図１８のような変換情報を用いると有効である。
【０１１４】
また、図１８の変換情報においては、ｘからみた傾きは、ｘの増加とともに単調的に減少する。換言すると、ｙからみた傾きは、ｙの増加とともに単調的に増大する。このように、変換情報として傾きが単調的に変化する関数を採用することで、任意の２点において傾きを比較した場合に、「速度情報（規格化速度）が同じ値ほど変化しても、実際のリンク旅行速度への影響は、速度情報（規格化速度）の大小によって異なる」という関係が常に成立し好ましい。
【０１１５】
図１９は、変換情報の更に他の例を示している。図１９の変換情報は、ｙ＝（１／ｘ）の関数として設定されており、図１８の変換情報と同様に、ｘからみた傾きは、ｘの増加とともに単調的に減少する関数である。図１９の変換情報の場合、リンク旅行速度ｘが比較的低速な領域で速度情報が大きく変化しすぎるため、この点を回避しようとすれば、図１８の変換情報のように自然対数を利用した関数が好ましい。
【０１１６】
図２０は、変換情報の更に他の例を示している。図２０の変換情報は、リンク旅行速度ｘが０〜６０［ｋｍ／ｈ］の領域と、６０〜１００［ｋｍ／ｈ］の領域それぞれにおいて、リンク旅行速度−速度情報の関係が直線的であり、傾きの変化は単調的ではないが、全体的には、傾きがリンク旅行速度に応じて変化しており、具体的には、６０〜１００［ｋｍ／ｈ］の領域では、０〜６０［ｋｍ／ｈ］の領域に比べて、リンク旅行速度ｘの変化に対する速度情報ｙの変化の割合が小さくなっている。
このように、図２０の変換情報も、リンク旅行速度ｘが大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されており、しかも、図４の変換情報と同様に、車両が自由走行状態となり得る６０ｋｍ／ｈ以上の速度領域においては、それよりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている。
【０１１７】
図２１は、変換情報の更に他の例を示している。図２１の変換情報では、リンク旅行速度が０〜１０［ｋｍ／ｈ］の領域、１０〜６０［ｋｍ／ｈ］の領域、６０〜１００［ｋｍ／ｈ］の領域で、それぞれ異なる傾きを有しており、リンク旅行速度ｘが大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されており、しかも、図４の変換情報と同様に、車両が自由走行状態となり得る６０ｋｍ／ｈ以上の速度領域においては、それよりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている。
【０１１８】
［４．速度情報（交通情報）の推定順序の決定］
以下では、先に説明した交通情報推定装置１において、道路リンクの速度情報を推定する際に、速度情報を推定する道路リンクの順序（推定順序）を決める方法について説明する。
【０１１９】
ここでは、図２２に示すように接続された道路リンクを想定する。図２２に示す道路リンク構造では、図８に示す道路リンク構造においては道路リンクＶ２２の逆方向の道路リンクとして設定されていた道路リンクＶ２３が省略され、代わりに、道路リンクＶ２３は、道路リンクＶ１４に対して順方向かつ並行するものとして設定されている。
また、図２２の道路リンク構造では、道路リンクのリンク端が接続されるノード（図２２において丸印）それぞれに、１〜７のノード番号が付されている。これらのノードは、例えば交差点などのように、道路リンクが示す道路同士の接続点を示している。
【０１２０】
図２３は、交通情報推定装置１がＶＩＣＳ情報及び存在する場合にはプローブ情報を取得した場合に、その推定エンジン１１が、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンク（推定対象道路リンク）の交通情報（速度情報）を推定する際に、交通情報を推定する道路リンクの順序（推定順序；推定データベースにおける速度情報の更新順序）を決定する手順を示している。
より具体的には、図２３は、既述の図６のステップＳ３において、速度情報が得られていない道路リンクについて速度情報を推定する際に、速度情報を推定する道路リンクの順序を決定する手段を示している。
【０１２１】
推定順序を決定する際には、推定エンジン１１は、まず、図２２に示すような道路リンク構造に対応したリンク−ノード接続テーブルＴ１を参照して、速度情報が得られた道路リンクが接続されているノードを抽出する（ステップＳ２１）。リンク−ノード接続テーブルＴ１は、各道路リンクが接続されているノードを示すテーブルであり、具体的な説明は後述する。なお、ステップＳ２１では、ステップＳ２３による繰り返しにおいて、先行するステップＳ２１において既に抽出されたノードを除いて抽出される。
【０１２２】
ここでは、リンク番号１〜１０の道路リンクについてＶＩＣＳ情報が取得でき、リンク番号２０の道路リンクについてプローブ情報が取得できたものとする。この場合、これらの道路リンク１〜１０及び２０に接続されているノードは、図２２より明らかなように、ノード番号１〜４及び６のノードであるため、ステップＳ２１では、ノード番号１〜４及び６のノードが抽出される。
【０１２３】
続いて、推定エンジン１１は、図２２に示すような道路リンク構造に対応したノード−リンク接続テーブルＴ２を参照して、抽出されたノードに接続されているとともに、推定データベースにおける速度情報が未更新である道路リンクを抽出する（ステップＳ２２）。ノード−リンク接続テーブルＴ２は、各ノードに接続されている道路リンクを示すテーブルであり、具体的な説明は後述する。
【０１２４】
上記のように抽出ノードがノード番号１〜４及び６のノードである場合、ステップＳ２２では、リンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４の道路リンクが抽出される。これらのリンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４の道路リンクが最初に推定される道路リンク群である。
【０１２５】
上述のように抽出された道路リンク群が、速度情報が得られていない道路リンクの全てであれば、推定順序の決定処理は終了するが、全てでない場合にはステップＳ２１及びステップＳ２２を繰り返す。上記の例では、全てではない（リンク番号２２の道路リンクが残っている）ため、再びステップＳ２１及びステップＳ２２が実行される。
【０１２６】
二度目のステップＳ２１では、先のステップＳ２２において抽出された道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４）が接続されているノードのうち、先のステップＳ２１において未抽出のノードを抽出する。ここでは、ノード番号５及び７のノードが抽出される。
【０１２７】
さらに二度目のステップＳ２２が行われ、抽出されたノード番号５及び７に接続された道路リンクであって、速度情報が取得ないし推定されておらず推定データベースにおける速度情報が未更新の道路リンクとして、リンク番号２２の道路リンクが抽出される。このリンク番号２２の道路リンクが２番目に推定される道路リンクとなる。
【０１２８】
ここでは、ステップＳ２１及びステップＳ２２の２回の繰り返しによって、図２２におけるすべての道路リンクの推定順序が決定されるため、二度目のステップＳ２３において、推定順序決定処理は終了させられる。
【０１２９】
上記のように、推定順序を決定することで、速度情報が得られた道路リンク（リンク番号１〜１０，２０）に直接接続されている道路リンクを最優先し、速度情報が得られた道路リンクとの間に介在している道路リンクの数が多い道路リンクほど順序が後になるように、推定順序が決定され、速度情報が得られた道路リンクに近い道路リンクから遠い道路リンクへ順に推定が波及する。
【０１３０】
［５．接続テーブルＴ１，Ｔ２の生成］
図２４は、図９に示す推定データベース１３の構造の変形例を示している。以下では、図２４に示す推定データベース構造が与えられた場合に、リンク−ノード接続テーブルＴ１及びノード−リンク接続テーブルＴ２を生成する手法について説明する。
【０１３１】
まず、図２４の推定データベース１３は、「推定順序」３１、「規格化速度」（速度情報）３２、「リンク長（ｋｍ）」３４、「道路種別」３６、「学習？」３５、「関連道路リンク情報」３３のデータ項目を有しており、各道路リンク（リンク番号）についてそれぞれのデータ項目の値を保存可能なものである。
【０１３２】
なお、図２４において、図９におけるデータ項目と同じ名称の項目は、同じ役割を持つ。また、図２４における「推定順序」３１は、図９における「チェック」３１の項目に対応する。さらに、図２４における「道路種別」３６は、高速道路、一般道路などの道路種別を示している。
【０１３３】
図２４の「関連道路リンク情報」３３は、図９のものとほぼ同様であるが、図９のように「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」の５種類ではなく、これらに「順」を加えた６種類となっている。「順」とは、ある道路リンクと順方向で並行する道路リンク（道路リンク後端及び前端が共通する道路リンク）を示し、例えば、リンク番号１４の道路リンクについては、リンク番号２３の道路リンクが「順」の道路リンクとなる。
また、図２４の「関連道路リンク情報」３３では、「順」「Ａ順」、「Ｂ順」、「Ａ逆」、「逆」、「Ｂ逆」それぞれに属する道路リンクの個数が記録される。
【０１３４】
さて、図２４に示す推定データベース構造から、接続テーブルＴ１，Ｔ２を生成するには、まず、図２４に示すような道路リンク単位の推定データベースの「関連道路リンク情報」３３から、図２５に示すような道路リンク端単位の「関連道路リンク情報」を生成する。
【０１３５】
ここで、各道路リンクには、道路リンク端として後端（Ａ端）と前端（Ｂ端）とがあり、後端（Ａ端）に接続する道路リンクとしては、自リンク、「順」、「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」があり、前端（Ｂ端）に接続する道路リンクとしては、自リンク、「順」、「逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」がある。例えば、リンク番号「１」の道路リンクであれば、後端（Ａ端）に接続する道路リンク（自リンクを含む）としては、リンク番号１，８，１２，７，１５，１１，５，１３の道路リンクがあり、前端（Ｂ端）に接続する道路リンク（自リンクを含む）としては、リンク番号１，８，４，９，３，６の道路リンクがある。
【０１３６】
このようにして、図２４の道路リンク単位の「関連道路リンク情報」３３から、各道路リンクの後端（Ａ端）及び前端（Ｂ端）それぞれに接続する道路リンクを抽出し、図２５に示す生成する。
また、図２５では、道路リンク端に対応するノードのノード番号（「Ｎｏｄｅ番号」）も記録可能である。
【０１３７】
さらに、図２５に示す道路リンク端単位の「関連道路リンク情報」それぞれを、リンク番号でソートする。図２５における「ソート後の関連道路リンク」の項目は、各道路リンク端についてソートした結果を示している。
これらのソート結果のうち、ソート結果が同一のものには、図２５に示すように、同一の「Ｎｏｄｅ番号」が記録される。
【０１３８】
図２５に示す「リンク番号」と「Ｎｏｄｅ番号」とから、図２６（ａ）に示すリンク−ノード接続テーブルＴ１が生成される。図２６は、各道路リンクについて、リンクの後端又は前端が接続されるノードのノード番号を示している。なお、図２６（ａ）では、後端が接続されるノードのノード番号を括弧付き数字で示しているように、リンク−ノード接続テーブルＴ１では、接続されるリンクの後端及び前端の区別が付くように、ノード番号が記録される。
【０１３９】
また、図２６（ａ）は、図２５に示す「Ｎｏｄｅ番号」と「ソート後の関連道路リンク」から生成されたノード−リンク接続テーブルＴ２を示している。このテーブルＴ２は、図２５に示す「Ｎｏｄｅ番号」及び「ソート後の関連道路リンク」において、「Ｎｏｄｅ番号」ないし「ソート後の関連道路リンク」が重複するものを削除し、各ノードに接続された道路リンクを示したものである。なお、図２６（ｂ）では、後端が接続される道路リンクのリンク番号を括弧付き数字で示しているように、ノード−リンク接続テーブルＴ２では、接続されるリンクの後端及び前端の区別が付くように、リンク番号が記録される。
【０１４０】
さらに、両接続テーブルＴ１，Ｔ２は、それぞれ、「推定順序」（更新順序）の項目を有する。この「推定順序」項目は、次のように利用される。
【０１４１】
まず、図２２に示す道路リンクに関し、ある時点において、図２４に示すようにＶＩＣＳ情報及びプローブ情報が得られたものとする。図２４では、リンク番号１〜１０の道路リンクについてのＶＩＣＳ情報が得られ、リンク番号２０の道路リンクについてのブローブ情報が得られ、それらから算出された速度情報が、推定データベース１３の「規格化速度」（速度情報）の項目にセットされている。他の道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られていない。
【０１４２】
また、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクについては、推定データベース１３の「推定順序」（更新順序）３１の項目に、推定（更新）を示す順序として「１」がセットされる。
【０１４３】
さらに、図２６（ａ）に示すように、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクについては、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」（更新順序）の項目にも「１」がセットされ、速度情報が、「規格化速度」（速度情報）の項目にセットされる。なお、「推定順序」の初期値は、データベース１３及び各テーブルＴ１，Ｔ２において「０」である。
【０１４４】
上記の状態で、図２３のステップＳ２１のリンク−ノード接続テーブルＴ１の参照が行われると、図２７（ａ）に示すように、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンク（リンク番号１〜１０及び２０）が接続されているノードのノード番号が抽出される。リンク番号１〜１０及び２０の道路リンクが接続されているノードとしては、ノード番号１，２，３，４，６のノードが抽出される。なお、抽出されるノード番号としては、ノード−リンク接続テーブルＴ２において、「推定順序」が「０」となっているものに限られるが、図２６に示すようにこの時点では、テーブルＴ２の「推定順序」は全て「０」であるため、テーブルＴ１において、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクが接続されているノード全てのノード番号が抽出される。
【０１４５】
抽出されたノード番号１，２，３，４，６のノードについては、図２７（ｂ）に示すように、ノード−リンク接続テーブルＴ２の「推定順序」項目において、「１」がセットされる。
【０１４６】
続いて、図２３のステップＳ２２のノード−リンク接続テーブルＴ２の参照が行われると、図２７（ｂ）に示すように、ノード番号１，２，３，４，６のノードに接続された道路リンクであって、リンク−ノード接続テーブルＴ１において「推定順序」が「０」となっている道路リンク（「規格化速度」が未更新の道路リンク）が抽出される。ここでは、リンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンクが抽出される。
【０１４７】
抽出されたリンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンクについては、図２８（ａ）に示すように、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」項目において、「２」がセットされる。
【０１４８】
２回目のステップＳ２１のリンク−ノード接続テーブルＴ１の参照においては、当該テーブルＴ１の「推定順序」項目に「２」がセットされた道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンク）について、当該リンクに接続されたノードであって、ノード−リンク接続テーブルＴ２において「推定順序」が「０」のままのものを抽出する。ここでは、ノード番号５，７のノードが抽出される。そして、ノード番号５，７のノードについては、ノード−リンク接続テーブルＴ２の「推定順序」が「２」にセットされる（図２８（ｂ）参照）。
【０１４９】
２回目のステップＳ２２のノード−リンク接続テーブルＴ２の参照においては、図２８（ｂ）に示すように、当該テーブルＴ２の「推定順序」項目に「２」がセットされたノード（ノード番号５，７）について、ノードに接続された道路リンクであって、リンク−ノード接続テーブルＴ１において「推定順序」が「０」のままのものを抽出する。ここでは、リンク番号２２の道路リンクが抽出される。道路リンク２２については、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」が「３」にセットされる（図２９（ａ）参照）。
【０１５０】
図２９（ａ）に示すように、全ての道路リンクの「推定順序」に初期値である「０」以外の値がセットされ、全ての道路リンクの推定順序（更新順序）がテーブルＴ１の「推定順序」に示すように決定されたことになる。したがって、推定順序決定処理が終了し（図２３のステップＳ２３）、決定された推定順序で、速度情報（規格化速度）の推定を行う。
【０１５１】
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０１５２】
例えば、推定対象道路リンクの速度情報を推定するために用いられる他の道路リンク（関連道路リンク）は、推定対象道路リンクに接続されているものに限らず、推定対象道路リンクとは離れているが、速度情報の時間的変化の仕方が似ている道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと並行する道路リンク）であってもよい。
【０１５３】
また、時刻の要素を速度情報の推定に反映させたい場合には、時間的に特徴的な変化をする道路リンク（例えば、朝だけ混雑する道路リンク、夜だけ混在する道路リンクなど）を他の道路リンク（関連道路リンク）に含めることもできる。この場合、時間的に特徴的な変化をする道路リンクの速度情報は、全ての推定対象道路リンクに共通して用いられる。
【０１５４】
さらに、本実施形態では、推定対象道路リンクの速度情報を推定するために用いられる他の道路リンクの速度情報として、時間的に同一の時間帯にある速度情報だけを用いたが、異なる時間帯の速度情報を用いても良い。例えば、推定対象道路リンクから遠く離れた道路リンクの場合、その道路リンクにおける交通状況が、推定対象道路リンクに反映されまでには時間遅れがある。そこで、遠く離れた道路リンクの場合、例えば、１時間前の速度情報を推定に用いることで、より適切な推定が行える。
【０１５５】
さらにまた、本実施形態の交通情報推定装置１の推定エンジン１１が推定の対象とする交通情報は、速度情報に限らず、これに加えて／代えて、渋滞情報など他の交通情報とすることもできる。この場合、渋滞度は、上記速度情報の１を混雑、０を順調の２値に割り当てることで算出できる。また、渋滞度を推定対象の交通情報として扱う場合、ニューラルネットワークでは、２値のいずれかを決定するための閾値も推定用パラメータとして必要となる。この場合、閾値も学習部による学習対象となる。
【０１５６】
さらにまた、本実施形態では、速度情報の推定の際に、速度情報を推定する道路リンクの順序（推定順序）の決定処理を行ったが、このような推定順序に従って、推定を行う必要はなく、任意の順序で何回か推定を行うことによって、時間はかかるが、推定順序に従って推定した場合と同様の効果を得る事が出来る。
【０１５７】
さらにまた、本実施形態の交通情報装置１において、複数の道路リンクに対して共通の変換情報を用いてもよいし、道路リンクの属性によって異なる変換情報を用いるようにしてもよい。道路リンクの属性は、例えば高速道路／一般道といった道路種別、道路の制限速度、平均走行速度、速度のばらつき、道路幅などである。さらに、同一の道路リンクに対して時間によって異なる変換情報を用いるようにしてもよい。
【０１５８】
さらに、本明細書には、複数の発明が開示されており、それら各発明は、特許請求の範囲の記載方法に拘泥されず、各発明の技術的意義に従って、最も広義に解釈されるべきものである。
【符号の説明】
【０１５９】
１：交通情報推定装置，２：車載装置，３：プローブ車両，４：路側通信機，５：路側センサ，６：ＶＩＣＳセンタコンピュータ，１１：推定エンジン（推定部），１２：学習エンジン，１３：推定データベース，１４：学習用データベース，１５：重みデータベース，１６：入力情報処理部，１７：ＶＩＣＳ情報処理部，１７ａ：リンク旅行速度算出部，１７ｂ：速度情報変換部，１８：プローブ情報処理部，１８ａ：リンク旅行速度算出部，１８ｂ：速度情報変換部，１９：変換情報，２０：学習部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通情報を推定するための交通情報推定装置、交通情報推定のためのコンピュータプログラム、及び交通情報推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
道路の交通情報をドライバーに提供する技術として、財団法人道路交通情報通信システムセンターによるＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：なお、「ＶＩＣＳ」は上記財団法人の登録商標）が広く知られている。
このＶＩＣＳは、各種の路側センサ（車両感知器やループコイル等）から収集した車両台数や車両速度等よりなる定点観測情報に基づいて、各路線での渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報を集計し、その交通情報を、ビーコンによる狭域通信やＦＭ放送等の広域通信によってドライバーに提供するものである。
【０００３】
また、道路の交通情報をドライバーに提供する他の技術として、プローブカーを利用した交通情報推定システム（以下、プローブシステムという。）も知られている。
このプローブシステムは、例えば特許文献１および２に示すように、実際に道路を走行する車両（プローブ車両）を移動体センサとして利用するもので、現時点の車両位置や時刻などのプローブ情報を無線通信によって各プローブ車両から収集し、道路の交通情報を生成するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−１５１４９６号公報
【特許文献２】特開２００５−４４６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、ＶＩＣＳ及びプローブシステムを利用したとしても、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからもデータが得られていない道路リンクについては、交通情報を得ることができない。
【０００６】
そこで、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからもデータが得られていない道路リンク（推定対象道路リンク）については、他の道路リンクの交通情報に基づいて、交通情報を推定することが考えられる。例えば、推定対象道路リンクに接続している道路リンク又はその他関連のある道路リンクにおける交通情報は、推定対象道路リンクの交通情報との相関が認められる。このような相関関係を利用すれば、他の道路リンクの交通情報を用いて、推定対象道路リンクの交通情報を補完することができる。
その結果、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからもデータが得られていない道路リンクについて、交通情報が補完され、交通情報を提供できる道路リンクのエリアカバー率を高めることができる。
【０００７】
ところが、交通情報として、道路リンクにおける車両の速度を扱う場合、速度［ｋｍ／ｈ］のままで交通情報の推定を行うと、次のような問題が生じる。
【０００８】
すなわち、例えば、図３０に示すように道路リンクが構成されており、リンクＡ，Ｂが制限速度１００ｋｍ／ｈの高速道路であり、リンクＣが制限速度６０ｋｍ／ｈの一般道路であるとする。また、リンクＡ，Ｂ，Ｃのいずれにおいても道路は空いており、車両は自由走行状態であるものとする。
そして、リンクＡ，Ｂについては、速度（リンク旅行速度）が１００ｋｍ／ｈであることが検出され、リンクＣについては、速度（リンク旅行速度）が６０ｋｍ／ｈであることが検出されたとする。この場合、リンクＡ，ＢとリンクＣとの間には、速度に差が存在するが、これは、道路の制限速度の違いによるものにすぎず、道路の混雑度（交通量）としては、リンクＡ，Ｂ，Ｃのいずれにおいてもほぼ同様と考えられる。
【０００９】
しかし、リンクＡ，Ｂ，Ｃの各速度そのものに基づいて、リンクＡ，Ｂ，Ｃに関連する道路リンク（推定対象道路リンク）の速度を推定しようとすると、リンクＡ，ＢとリンクＣとで速度が異なるため、適切な推定値を得るのが困難となったり、適切な推定値を得るための処理時間が長くなったりするという問題が生じることを、本発明者は発見した。
【００１０】
そこで、本発明は、道路リンクの速度（リンク旅行速度）そのものを用いる場合の上記問題を低減するための手段を提供することを目的とする。
また、本発明の他の目的は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するための新たな技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であって、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部と、前記変換部によって変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、前記推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部と、を備え、前記変換部は、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報を用いて、前記変換を行うものであり、前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定装置である。
【００１２】
上記本発明によれば、変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されているため、速度情報によって道路状況をより適切に表現できる。
【００１３】
（２）前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域及びリンク旅行速度がゼロ近傍であるゼロ近傍速度領域においては、両領域の間の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されているのが好ましい。この場合、道路状況をさらに適切に表現できる。
【００１４】
（３）他の観点からみた本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であって、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部と、前記変換部によって変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、前記推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部と、を備え、前記変換部は、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報を用いて、前記変換を行うものであり、前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定装置である。
上記本発明によれば、変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されているため、速度情報によって道路状況をより適切に表現できる。
【００１５】
（４）前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が単調的に小さくなる関数として設定されているのが好ましい。
【００１６】
（５）リンク旅行速度をｘ、速度情報をｙとすると、前記変換情報は、下記の関数として設定されているのが好ましい。
ｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／ａ）） （ただし、ａは任意の正数）
【００１７】
（６）前記推定部は、一又は複数の前記他の道路リンクの交通情報が得られると、交通情報が得られなかった残りの一又は複数の道路リンクを推定対象道路リンクとして、各推定対象道路リンクの交通情報を、推定順序に従って、推定するものであり、さらに前記推定部は、交通情報が得られた前記他の道路リンクに直接接続されている推定対象道路リンクを最優先し、交通情報が得られた前記他の道路リンクとの間に介在している道路リンクの数が多い推定対象道路リンクほど順序が後になるように、前記推定順序を決定するのが好ましい。
この場合、交通情報が得られた道路リンクに近い道路リンクから順に交通情報が推定される。
【００１８】
（７）前記推定部は、複数の道路リンクそれぞれについて、各道路リンクのリンク端が接続されたノード示す情報を記憶したリンク−ノード接続テーブルと、複数のノードそれぞれについて、各ノードに接続された道路リンクを示す情報を記憶したノード−リンク接続テーブルと、を有し、前記リンク−ノード接続テーブル及び前記ノード−リンク接続テーブルを用いて、前記推定順序を決定するのが好ましい。リンク−ノード接続テーブル及び前記ノード−リンク接続テーブルによって、道路リンクの接続関係が明確になるため、推定順序を容易に決定することができる。
【００１９】
（８）本発明の交通情報推定装置では、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部は、他の道路リンクの交通情報から、推定対象道路リンクの交通情報を推定する演算を、推定用パラメータを用いて行うよう構成され、推定対象道路リンクになり得る道路リンクの交通情報の実測値が得られた場合に当該実測値と前記他のリンクの交通情報とを学習用データとして記憶しておき、記憶された学習用データを用いて前記推定用パラメータを最適化する学習部を備えている。
【００２０】
この場合、学習部によって推定用パラメータが最適化され、交通情報の推定をより適切に行えるようになる。
【００２１】
（９）前記実測値は、プローブ車両から送信されたプローブ情報から得たものであるのが好ましい。
【００２２】
（１０）前記推定用パラメータには、他の道路リンクの交通情報に乗じられる重みが含まれているのが好ましい。
【００２３】
（１１）また、本発明は、プローブ車両の位置と時刻とを含むプローブ情報から、道路リンクについてのリンク旅行速度を算出するリンク旅行速度算出部を備え、前記リンク旅行速度算出部は、プローブ車両が第１の位置に存在するときに送信された第１プローブ情報と、当該プローブ車両が前記第１の位置から移動して第２の位置に存在するときに送信された第２プローブ情報と、に基づいて、前記第１の位置及び前記第２の位置の間に存在する道路リンクについてのリンク旅行速度を算出するよう構成され、更に、前記リンク旅行速度算出部は、前記第１の位置及び前記第２の位置の間の距離が、設定された最小距離以下の場合には、前記第１の位置よりも手前の位置に存在するときに送信されたプローブ情報及び／又は前記第２の位置よりも先の位置に存在するときに送信されたプローブ情報を用いて、道路リンクのリンク旅行速度を算出するよう構成されている装置である。
【００２４】
上記本発明によれば、第１位置と第２位置との間の距離が短い場合であっても、その距離を長くして、より正確なリンク旅行速度を算出することができる。なお、この技術は、リンク旅行時間の算出に用いることもできる。
【００２５】
（１２）本発明は、コンピュータを、上記（１）〜（１１）のいずれか１項に記載の装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００２６】
（１３）本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換するステップと、変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するステップと、を含み、リンク旅行速度から速度情報への変換は、リンク旅行速度を速度情報に変換するための変換情報を用いて行われ、前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定方法である。
【００２７】
（１４）他の観点からみた本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換するステップと、変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するステップと、を含み、リンク旅行速度から速度情報への変換は、リンク旅行速度を速度情報に変換するための変換情報を用いて行われ、前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定方法である。
【発明の効果】
【００２８】
変換情報を、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定したり、あるいは、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定したりすることで、速度情報によって道路状況をより適切に表現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】交通情報システムの全体構成図である。
【図２】交通情報推定装置の構成図である。
【図３】入力情報処理部の構成図である。
【図４】変換情報を示す図である。
【図５】プローブ情報から、リンク旅行速度を求めるための説明図である。
【図６】交通情報推定処理手順を示すフローチャートである。
【図７】ニューラルネットワークの構成図である。
【図８】道路リンクの例を示す図である。
【図９】推定データベースの初期状態を示す図である。
【図１０】重みデータベースの初期状態を示す図である。
【図１１】入力情報として取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を示す図である。
【図１２】１回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１３】２回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１４】３回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１５】スナップショットして抽出される部分を示す図である。
【図１６】学習用データベースを示す図である。
【図１７】学習処理を示すフローチャートである。
【図１８】変換情報の他の例を示す図である。
【図１９】変換情報の他の例を示す図である。
【図２０】変換情報の他の例を示す図である。
【図２１】変換情報の他の例を示す図である。
【図２２】道路リンク構造の他の例を示す図である。
【図２３】推定順序決定処理を示す図である。
【図２４】推定データベース構造の他の例を示す図である。
【図２５】リンク端単位の関連道路リンクを示すテーブルである。
【図２６】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２７】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２８】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２９】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図３０】速度のままで推定する場合の問題を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
［１．全体構成］
図１は、本発明の実施形態における交通情報推定装置（中央装置）１を含む交通情報システムを示している。この交通情報システムは、交通情報推定装置１のほか、車載装置２を搭載したプローブ車両３、車載装置２と無線通信する路側通信機４、及び路側センサ５などを含む。
【００３１】
前記交通情報推定装置１は、例えば中央装置における様々な機能のうちの一機能を指しており、中央装置１は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報などの交通情報（観測情報）を取得し、車両に提供するための提供用の交通情報を生成する機能を有している。なお、中央装置１は、交通情報に基づいて、信号機制御や交通管制などの各種の交通用処理を行ってもよい。
【００３２】
この交通情報推定装置（中央装置）１は、処理装置及び記憶装置を有するコンピュータによって構成されており、記憶装置には、コンピュータを、交通情報推定装置（中央装置）として機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている。このコンピュータプログラムは、前記処理装置によって実行され、前記処理装置が前記記憶装置等に対し入出力を行うことで、交通情報推定装置（中央装置）１としての機能を実現する。なお、以下に説明する交通情報推定装置（中央装置）１の機能は、特に断らない限り、前記コンピュータプログラムによって実現されるものである。
【００３３】
前記車載装置２は、プローブ車両３の観測情報としてプローブ情報を生成し、路側通信機４に無線送信する。プローブ情報は、プローブ車両の位置、当該位置の通過速度及びプローブ車両の車両ＩＤなどを含む交通情報である。また、プローブ情報には、プローブ車両の速度などその他の情報を含めても良い。なお、プローブ車両の位置は、車載装置２が有するＧＰＳ受信機によって受信したＧＰＳ信号に基づいて算出される。
【００３４】
前記路側通信機４は、車載装置２との間で無線通信によって情報の送受信を行うものである。具体的には、路側通信機４は、車載装置２が送信した観測情報としてのプローブ情報を受信し、交通情報推定装置（中央装置）１に転送する。また、路側通信機４は、交通情報推定装置（中央装置）１から、車両への提供用の交通情報を取得し、その交通情報を、車載装置２に送信することができる。なお、路側通信機４と交通情報推定装置１との間は、通信回線によって接続されている。
【００３５】
前記路側センサ５は、観測情報としての交通情報を検出するためのものであり、例えば、直下を通行する車両を超音波感知する車両感知器や、インダクタンス変化で車両を感知するループコイル、或いは、カメラの映像を画像処理して交通量や車両速度する計測する画像感知器よりなり、交差点に流入する車両台数や車両速度を計測する目的で、高速道路や主要な幹線道路などに設置されている。
【００３６】
路側センサ５は、検出した観測情報は、通信回線を介して、ＶＩＣＳセンタサーバに６送信され、このＶＩＣＳセンタサーバ６では、路側センサ５の観測情報に基づいて、ＶＩＣＳ情報を生成する。このＶＩＣＳ情報は、通信回線を介して、交通情報推定装置１に送信される。
【００３７】
前記ＶＩＣＳ情報は、各道路リンクでの渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報である。ＶＩＣＳ情報は、路側センサ５から５分ごとに観測情報を取得して、情報更新されるため、時間的に高密度な情報が得られる。しかし、路側センサ５はすべての道路に設置されているわけではなく（主要道路でも２０％以下）、エリアカバー率が低い。
一方、前記プローブ情報は、道路を走行するプローブ車両３から取得するため、エリアカバー率を高くすることが可能である。ただし、プローブ車両３となるための車載装置２の普及率がまだ低いため、時間的に低密度のデータしか得られない。
【００３８】
つまり、所定エリア内の道路に、道路リンクを設定した場合、ＶＩＣＳ情報が得られる道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間ごとに常に交通情報（ＶＩＣＳ情報）が得られる。一方、ＶＩＣＳ情報が得られない道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間ごとにみると、プローブ情報が交通情報として得られる道路リンクがある一方、プローブ情報も得られない道路リンクが混在することになる。
【００３９】
［２．交通情報推定装置の詳細］
［２．１ 推定装置の全体構成］
本実施形態に係る交通情報推定装置１は、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を推定して、当該道路リンクの交通情報を補完することで、所定エリア内の全道路リンクの交通情報を生成する。このように、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を補完することで、より精度が高い交通情報を車両（ナビゲーションシステム）に提供したり、精度良く交通管制を行ったりすることが可能となる。
なお、以下では、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られず交通情報を推定して補完する必要がある道路リンクを、「推定対象道路リンク」という。
【００４０】
図２に示すように、交通情報推定装置１は、推定対象道路リンクの交通情報を推定するための推定エンジン（推定部）１１と、推定に用いられるパラメータ（推定用パラメータ）を学習するための学習エンジン１２と、を備えている。
【００４１】
また、交通情報推定装置１は、推定エンジン１１によって推定した交通情報等を蓄積するための推定データベース（交通情報データベース）１３、推定データベース１３におけるデータのうち、学習エンジン１２における学習に用いるデータを蓄積する学習用データベース１４、推定パラメータ（本実施形態では、「重み」）を蓄積するための重みデータベース（推定パラメータデータベース）１５と、を備えている。
【００４２】
［２．２ 入力情報処理部］
さらに、本実施形態に係る交通情報推定装置１は、当該交通情報推定装置１が取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（以下、両情報を総称する場合、「入力情報」という）に対する処理を行う入力情報処理部１６を備えている。
【００４３】
前記入力情報処理部１６は、入力情報から、各リンクの「速度情報」を生成する処理を行うものであり、生成した「速度情報」は、推定データベース１３に与えられ、推定データベース１３の更新に用いられる。
【００４４】
入力情報処理部１６は、取得したＶＩＣＳ情報から「速度情報」を生成するＶＩＣＳ情報処理部１７と、取得したプローブ情報から、「速度情報」を生成するプローブ情報処理部１８と、を備えている。
ＶＩＣＳ情報処理部１７は、ＶＩＣＳ情報に含まれるリンク旅行時間から、当該道路リンクのリンク旅行速度を算出するリンク旅行速度算出部１７ａと、リンク旅行速度を当該リンクの「速度情報」に変換する速度情報変換部１７ｂとを備えている。
【００４５】
ＶＩＣＳ情報処理部１７のリンク旅行速度算出部１７ａは、リンク旅行速度を算出しようとする道路リンクのリンク長を、当該道路リンクのリンク旅行時間で除することで、リンク旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する。なお、対象エリア内の全道路リンクのリンク長は、予め、装置１に設定されている。
【００４６】
ＶＩＣＳ情報処理部１７の速度情報変換部１７ｂは、リンク旅行速度算出部１７ａで求めたリンク旅行速度を、「速度情報」という指標値（速度指標情報）に変換する。この変換は、速度情報変換部１７ｂが、装置１に予め設定された「速度−速度情報」変換情報１９を参照することで行われる。「速度−速度情報」変換情報１９は、図４に示すように設定されたものであるが、詳細については後述する。
【００４７】
プローブ情報処理部１８のリンク旅行速度算出部１８ｂは、プローブ情報に含まれる位置及び時刻に基づいて、リンク旅行速度を算出しようとする道路リンクのリンク旅行速度を算出する。なお、プローブ情報からリンク旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する方法については後述する。
【００４８】
プローブ情報処理部１８の速度情報変換部１８ｂは、ＶＩＣＳ情報処理部１７の速度情報変換部１７ｂと同様に、リンク旅行速度を「速度情報」に変換する。その処理内容は、速度情報変換部１７ｂと同様である。
【００４９】
［２．３ 速度情報について］
「速度情報」は、リンク旅行速度の大小に応じた値をとる指標値であり、本実施形態では、０から１までの値をとり、「速度情報」＝０はリンク旅行速度＝１００［ｋｍ／ｈ］及びそれ以上の速度に対応し、「速度情報」＝１はリンク旅行速度＝０［ｋｍ／ｈ］に対応する。
【００５０】
ただし、本実施形態の「速度情報」は、リンク旅行速度に単純に反比例するものではない。つまり、図４に示すように、リンク旅行速度−速度情報の関係式は、リンク旅行速度の複数の速度領域によって異なるものが用いられている。
前記複数の速度領域とは、具体的には、リンク旅行速度が０［ｋｍ／ｈ］〜約１０（より厳密には１０．５３）［ｋｍ／ｈ］の第１速度領域（ゼロ近傍速度領域）、リンク旅行速度が約１０（より厳密には１０．５）［ｋｍ／ｈ］〜約６０（より厳密には５７．９）［ｋｍ／ｈ］の第２速度領域、リンク旅行速度が約６０（より厳密には５７．９）［ｋｍ／ｈ］超の第３速度領域（自由走行速度領域）の３つの速度領域である。
【００５１】
第１速度領域は、車両の速度が、０又はそれに近い値を示すゼロ近傍速度領域として設定されたものであり、道路が混雑しているときにこのような速度領域の値が検出される。第３速度領域は、一般道路の制限速度（６０ｋｍ／ｈ）以上の速度領域として設定されたものであり、道路が比較的すいており、車両が自由走行状態となり得るときにこのような速度領域の値が検出される。なお、第２速度領域は、第１及び第３速度領域の中間領域として設定されたものである。
【００５２】
図４の横軸（リンク旅行速度）の値をｘ、縦軸（速度情報）の値をｙとすると、第１速度領域におけるリンク旅行速度−速度情報の関係式は、ｙ＝１−（ｘ／１０００）に設定され、第２速度領域におけるリンク旅行速度−速度情報の関係式は、ｙ＝１．２−（ｘ／５０）に設定され、第３速度領域におけるリンク旅行速度−速度情報の関係式は、ｙ＝０．１−（ｘ／１０００）に設定されている。
【００５３】
このように、リンク旅行速度−速度情報の関係直線は、第３速度領域及び第２速度領域に着目すると、第３速度領域（傾き＝１／１０００）では、第２速度領域（傾き＝１／５０）よりも、負の傾きが小さくなっている。
つまり、車両が自由走行状態となり得る自由速度領域である第３領域においては、より低速の第２速度領域に比べて、リンク旅行速度（ｘ）の変化に対する速度情報（ｙ）の変化の割合（負の傾き）が小さくなっている。
【００５４】
また、リンク旅行速度−速度情報の関係直線は、第１速度領域及び第２速度領域に着目すると、第１速度領域（傾き＝１／１０００）では、第２速度領域（傾き＝１／５０）よりも、傾きが小さくなっている。
つまり、車両の速度がゼロ近傍である第１領域においては、より高速の第２速度領域に比べて、リンク旅行速度（ｘ）の変化に対する速度情報（ｙ）の変化の割合（負の傾き）が小さくなっている。
【００５５】
以上のように設定された変換情報１９によれば、速度情報という指標に、単なる「速度」という要素以外に、道路が混雑していて渋滞気味であるか、それとも道路が空いており車両が順調に流れているのかという渋滞度（交通流の度合）の要素も、持たせることができる。
【００５６】
例えば、制限速度が１００ｋｍ／の道路リンクにおいてはリンク旅行速度が１００ｋｍ／であり、制限速度の６０ｋｍ／の道路リンクにおいてはリンク旅行速度が６０ｋｍ／ｈである場合、速度差は、４０ｋｍ／ｈであるが、いずれの道路リンクも車両が順調に流れており、いずれも自由走行状態であると考えられる。
一方、２つの道路リンクにおいて、一方の道路リンクのリンク旅行速度が６０ｋｍ／ｈであり、他方の道路リンクのリンク旅行速度が２０ｋｍ／ｈである場合、速度差は、上記と同様に４０ｋｍ／ｈであるが、前者の道路リンクは車両が順調に流れているが、後者の道路リンクは混雑していると考えられる。
【００５７】
このように、リンク旅行速度が自由走行速度領域に達すると、道路における車両の多さ（渋滞度）とリンク旅行速度の関連性が相対的に低くなり、道路の制限速度などの別の要因によってリンク速度が変化しやすくなる。
このため、例えば、関連する他の道路リンクの交通情報（リンク旅行速度）から、推定対象道路リンクの交通情報（リンク旅行速度）を推定しようとした場合を想定すると、他の道路リンクの第３速度領域（自由走行速度領域）におけるリンク旅行速度の違いが推定対象道路リンクのリンク旅行速度の推定値に与える影響は、より低速の第２速度領域におけるリンク流行速度の違いよりも、小さくなる。
【００５８】
また、第１速度領域についても、第３速度領域と同様に、速度が０〜１０［ｋｍ／ｈ］であるときには、いずれの速度においても道路はかなり混雑していると考えられ、第１速度領域におけるリンク旅行速度の違いは、高速の第２速度領域におけるリンク流行速度の違いよりも、意味が少ないものとなる。
本実施形態の速度情報は、上記を考慮したものであり、第１及び第３速度領域の傾きを小さくすることで、推定対象道路リンクの交通情報を精度良く推定することができる。
【００５９】
また、第１及び第３速度領域の傾きを小さくした結果、第２速度領域の傾きが大きくなり、第２速度領域におけるリンク旅行速度の違いを、速度情報という指標においてはより強調することができる。
例えば、０〜１００ｋｍ／ｈの範囲のリンク旅行速度（ｘ）に対し、ｙ＝１−（ｘ／１００）という１つの関係式で速度情報を対応付けた場合、１０〜６０ｋｍ／ｈの範囲においても、当然に、傾きは（１／１００）であるが、図４の場合、傾きは（１／５０）である。したがって、図４によって求まる速度情報においては、１０〜６０ｋｍ／ｈにおけるリンク旅行速度をより緻密に指標化できる。この結果、推定対象道路リンクの交通情報の推定精度を向上させることができる。
【００６０】
［２．４ プローブ情報からのリンク旅行時間の算出］
図５は、リンク旅行速度算出部１８ａにおいて、プローブ情報からリンク旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する方法を示している。
図５に示すように、Ｌ１〜Ｌ６までの６個の道路リンクが存在する場合において、道路リンクＬ４の図右方（矢印Ａ方向）へのリンク旅行速度を算出するには、プローブ車両３が、進行方向一つ手前の道路リンクＬ３（第１位置）に位置している間に送信した第１プローブ情報ｐｒ１と、当該プローブ車両３が移動して進行方向一つ先の道路リンクＬ５（第２位置）に位置している間に送信した第２プローブ情報ｐｒ２とを用いる。
【００６１】
第１プローブ情報ｐｒ１が示す位置及び第２プローブ情報ｐｒ２が示す位置によって、第１プローブ情報ｐｒ１を発信した第１位置と第２プローブ情報ｐｒ２を発信した第２位置との間の距離Ｄが求まる。また、第１プローブ情報ｐｒ１が示す時刻及び第２プローブ情報ｐｒ２が示す時刻によって、第１位置から第２位置まで移動するのに要した時間Ｔが求まる。前記距離Ｄを前記時間Ｔで除することにより、第１位置から第２位置までの間の区間（通常の速度算出区間）の旅行速度が求まる。通常は、この旅行速度を、第１位置と第２位置との間にある道路リンクＬ４におけるリンク旅行速度とみなす。
【００６２】
ただし、第１位置と第２位置との間の距離（通常の速度算出区間の距離）が設定された最小距離（例えば、１ｋｍ）以下である場合には、速度算出区間が長くなるように、道路リンクＬ４のリンク旅行速度の算出に用いるプローブ情報として別のものを選択する。
具体的には、通常の速度算出区間の距離が最小距離以下である場合、リンク旅行速度算出部１８ａは、車両が、車両進行方向にみて一つ手前の道路リンクＬ２（手前位置）に位置するときに送信されたプローブ情報ｐｒ０と、道路リンクＬＬ５に位置するときに送信されたプローブ情報ｐｒ２とを用いる。これにより、手前位置から第２位置までの間の拡張された速度算出区間についての旅行速度が求まり、この旅行速度を、手前位置から第２位置までの間にある道路リンクＬ４のリンク旅行速度とみなす。
【００６３】
通常の速度算出区間の距離が短い場合に、拡張された速度算出区間を用いる理由は次の通りである。すなわち、速度算出区間が短いと、速度算出区間を移動するのに要する時間は、交通信号による停止時間による影響を大きく受ける。つまり、速度算出区間を通過するのに要する時間が、例えば、２分であるとしても、車両が実際に走行していた時間は、１分で残りの１分は信号による待ち時間ということが生じ得る。一方、同じ速度算出区間を通過する別の車両は、信号による停止がなく、速度算出区間を通過するのに要する時間が１分ということがありえる。このように、速度算出区間が短いと、信号待ちの影響による誤差が大きくなり、正確な速度算出が困難となる。
【００６４】
逆に、十分に距離が長く、多くの交通信号（交差点）を通過する必要があるような速度算出区間である場合には、確率上、いずれかの交通信号による待ち時間が、ほぼ全ての車両に均等に生じるため。信号待ちの影響による誤差は小さい。
【００６５】
そこで、本実施形態のように、通常の速度算出区間の距離が短い場合には、拡張された速度算出区間で速度を算出することで、速度をより精度良く算出することができる。
なお、通常の速度算出区間の距離が短い場合であっても、車両台数が多い（例えば、１０台以上）の場合には、速度算出区間を通過するのに要する時間を複数の車両からのプローブ情報で平均化することにより、誤差を小さくできる。したがって、通常の速度算出区間が、設定された最小距離以下であり、かつ、単位時間あたりのプローブ車両の数（プローブ情報の数）が設定された最小数以下である場合に限って、拡張された速度算出区間での速度算出をおこなってもよい。
【００６６】
なお、上記の例では、拡張された速度区間として、手前位置（道路リンクＬ２）から第２位置（道路リンクＬ５）までとしたが、この第２位置に代えて、第２位置よりも進行方向にみて先の位置（道路リンクＬ６）としてもよい。また、拡張された速度区間として、第１位置（道路リンクＬ３）と先の位置（道路リンクＬ６）との間としてもよい。
【００６７】
［２．５ 交通情報推定装置１による処理内容］
［２．５．１ 推定処理の概要］
図６は、交通情報推定装置１による交通情報推定方法を示している。まず、推定データベース（交通情報データベース）１３及び重みデータベース１５に初期値を設定しておく（ステップＳ１）。
【００６８】
そして、交通情報推定装置１が、ＶＩＣＳ情報やプローブ情報を取得すると、入力情報処理部１６がＶＩＣＳ情報やプローブ情報から各道路リンクの速度情報を生成する（ステップＳ２）。ただし、ステップＳ２において速度情報が取得できる道路リンクは、対象エリア内の全道路リンクのうちの一部であり、ステップＳ２では速度情報が得られない道路リンクがある。
【００６９】
続いて、ステップＳ２で得られた速度情報を、推定データベース１３にセットし、推定データベースＤＢ４を更新する（ステップＳ３）。そして、推定エンジン１１は、ステップＳ３で更新された推定データベース１３の内容に基づいて、速度情報が得られていない道路リンクについての速度情報を推定し、推定した速度情報を、推定データベース１３にセットし、推定データベース１３を更新する（ステップＳ４）。このステップＳ４により、対象エリア内の全道路リンクについての速度情報（実測値と推測値とが混在したもの）が得られる。
【００７０】
ステップＳ４にて得られた全道路リンクについての速度情報は、装置外部に出力される（ステップＳ５）。具体的には、装置１のディスプレイに表示されるか、車載装置２への提供情報として出力される。
また、ステップＳ４で更新された推定データベース１３の内容の一部は、学習用データベース１４にスナップショットとして蓄積され、学習エンジン１２による学習用データとして用いられる（ステップＳ６）。
【００７１】
以上のステップＳ２〜ステップＳ６の処理は、速度情報が生成される度に繰り返し実行される。入力情報処理部１６は、ＶＩＣＳ情報の更新周期（例えば５分）に合わせて、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を取得して、速度情報を生成するため、ステップＳ２〜ステップＳ６の処理は、ＶＩＣＳ情報の更新周期（例えば５分）に合わせて繰り返し実行されることになる。
【００７２】
［２．５．２ 速度情報推定のためのモデル］
図７は、推定エンジン１１が、推定対象道路リンクの速度情報を推定するためのニューラルネットワークを示している。図示のニューラルネットワークは、０〜１の値をとるＮ個の入力信号ｘi（ｉ：１〜Ｎ）それぞれに、重みｗiを（ｗi：０〜１）乗じて、出力値ｙを生成する単純パーセプトロンとして構成されている。
ここで、入力信号ｘiは、推定対象道路リンク以外の他の道路リンク（推定対象道路リンクに接続された道路リンク）の速度情報であり、出力値ｙは推定対象道路リンクの速度情報である。
【００７３】
また、重みｗiは、推定対象道路リンク以外の複数の道路リンクそれぞれの速度情報を、どの程度の割合で反映させるかという値であり、推定対象道路リンクとの相関の高い道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと同じ道路を構成し、推定対象道路リンクに隣接する道路リンク）ほど大きな値に設定されるべきであり、相関が低い道路リンクほど小さな値に設定されるべきものである。
【００７４】
ただし、図７のものでは、一般的な単純パーセプトロンとは異なり、入力信号ｘiに乗じられることなくノードに加算される独立パラメータｗ0が設けられている。この独立パラメータｗ0は、推定対象道路リンク以外の道路リンクにおける速度情報以外の要因が、推定対象道路リンクの速度情報に与える要因（例えば、道路リンク間での制限速度の差）を表現することができ、速度情報を精度良く推定することができる。また、推定用パラメータ（重み）の学習の際に、推定用パラメータを最適値に収束させやすくなって、学習処理を容易又は高速に行える。
【００７５】
以上のように、推定エンジン１１が、ある推定対象道路リンクの速度情報を求めるには、当該推定対象道路リンクとの相関が多少なりとも認められる他の道路リンクの速度情報と、当該他の道路リンクの速度情報をどの程度ほど推定対象道路リンクの速度情報に反映させるかを示す重みと、が得られればよい。そのような他の道路リンクの速度情報は、推定データベース（交通情報データベース）１３に蓄積され、重みは重みデータベース１５に蓄積されており、推定エンジン１１は、両データベース１３，１５から必要な情報を取得する。
【００７６】
なお、速度情報を推定するためのニューラルネットワークとしては、図８のような単層のパーセプトロンに限られるものではなく、入力層、中間層、出力層を有する多層パーセプトロンであってもよい。多層パーセプトロンとして構成すると、推定対象道路リンクと他の道路との間で、速度情報が非線形関係を持つ場合であっても、推定対象道路リンクの速度情報を適切に求めることができる。
【００７７】
［２．５．３ 推定処理の詳細］
ここでは、図８のように接続された道路リンクを想定する。図８において、Ｖｘは、道路リンクの速度情報（０〜１の値）を示している。また、Ｖｘにおける添え字ｘは、道路リンクのリンク番号を示しており、１〜２４の値をとる。つまり、図８では、リンク番号１〜２４までの２４個の道路リンクが存在する。また、各リンクの矢印方向は、車両の進行方向を示す。
【００７８】
図８において、実線の矢印で示す道路リンク（リンク番号ｘ＝１〜１０）は、ＶＩＣＳ情報が取得可能なリンクであり、例えば、高速道路や主要幹線道路に対応する道路リンクである。また、点線の矢印で示す道路リンク（リンク番号ｘ＝１１〜２４）は、ＶＩＣＳ情報が取得できないリンクであり、例えば、高速道路や主要幹線道路以外の一般道路である。点線の矢印で示す道路リンクは、速度情報の推定対象道路リンクとなる可能性がある。つまり、点線の矢印で示す道路リンクについては、プローブ情報が得られた場合には、推定対象道路リンクとはならず、プローブ情報が得られなかった場合には、推定対象道路リンクとなる。
なお、ＶＩＣＳ情報が取得可能な道路リンクであっても、何らかの事情でＶＩＣＳ情報が取得できない場合には、推定対象道路リンクとして扱われる。
【００７９】
以下、図８の道路リンクを前提とし、図６も再度参照しつつ、速度情報の推定手順について詳細に説明する。
まず、推定データベース（交通情報データベース）１３及び重みデータベース１５には、装置管理者によって、初期値が入力される（ステップＳ１）。
【００８０】
図９に示すように、推定データベース１３は、「チェック」３１、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４、「学習？」のデータ項目を有しており、各道路リンク（リンク番号）についてそれぞれのデータ項目の値を保存可能なものである。
【００８１】
前記データ項目のうち、「チェック」３１は、各道路リンクの速度情報の更新の有無及び更新された順番を示す項目である。「速度情報」３２は、各道路リンクの速度情報がセットされる項目である。
「関連道路リンク情報」３３は、各道路リンクに相関のある道路リンク（関連道路リンク）を示しており、ここでは、それぞれの道路リンクに接続されている道路リンク（リンク番号）を示している。
【００８２】
「関連道路リンク情報」３３は、「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」の５種類に分けられている。
「逆」は、任意の道路リンクと逆方向の道路リンクのリンク番号を示し、例えばリンク番号１の道路リンクについては、リンク番号８の道路リンクが「逆」の道路リンクとなる。
「Ａ順」は、ある道路リンクの後方で順方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号１２，７，１５の道路リンクが「Ａ順」の道路リンクとなる。
「Ａ逆」は、ある道路リンクの後方で逆方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号１１，１５，１３の道路リンクが「Ａ逆」の道路リンクとなる。
【００８３】
「Ｂ順」は、ある道路リンクの前方で順方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号４，９の道路リンクが「Ｂ順」の道路リンクとなる。
「Ｂ逆」は、ある道路リンクの前方で逆方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号３，６の道路リンクが「Ｂ逆」の道路リンクとなる。
【００８４】
また、前記データ項目のうち「リンク長」３４は、各道路リンクのリンク長を示すものである。「学習？」３５は、各道路リンクの速度情報等が学習部２０（学習エンジン１２）による学習のためのデータ（学習データ）となるものであるか否かを示しており、ここでは０又は１の値をとる。「０」はその道路リンクの速度情報等が学習データとはならないことを示しており、「１」はその道路リンクの速度情報等が学習データとなることを示している。
【００８５】
ステップＳ１の初期値入力は、装置１の運用開始時やリセット時に行われ、推定データベース１１については、上記データ項目のうち、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４について初期値が設定される。「速度情報」３２の初期値としては、例えば、全道路リンクについて０を設定すればよい。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の初期値については、対象エリアの道路構成に従って設定される。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の初期値は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる交通情報（速度情報）を取得しても更新されることはない。
【００８６】
一方、「速度情報」３４の値は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる交通情報（速度情報）を取得する度に、全道路リンクについて更新される（ステップＳ３，Ｓ４）。
また、「チェック」３１については、交通情報（速度情報）を取得する度に（ステップＳ２）、０に初期化される。「学習？」３５についても、交通情報（速度情報）を取得する度に（ステップＳ２）度に、各道路リンクの速度情報等を学習データとすべきか否かに応じて０又は１に設定される。
【００８７】
図１０に示すように、重みデータベース１５には、各道路リンクにおける速度情報の推定値を他の道路リンクの速度情報から求める際に用いる重みｗｉが、初期値として設定される。重みｗｉは、各道路リンクについて、「関連道路リンクの数＋１」ほど設定される。図１０において、ｗ0は独立パラメータであり、ｗ1以降は関連道路リンクの速度情報それぞれに乗じられる重みである。
【００８８】
推定用パラメータである重みｗｉは、学習エンジン１２による学習によって、より適切な値へと自動的に更新されるため、初期値としては、適当な値を設定してもよい。したがって、初期設定が容易である。
【００８９】
さて、上記の初期化を行ったのち、図８に示す道路リンクに関し、ある時点において、図１１のようなＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（交通情報）が得られたものとする。図１１では、リンク番号１〜１０の道路リンクについてのＶＩＣＳ情報（リンク旅行時間）が得られ、リンク番号２０の道路リンクについてのプローブ情報が得られている。他の道路リンクについてはＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られていない。なお、図１１では、表記の容易化のため、リンク番号２０の道路リンクについてのプローブ情報を、ＶＩＣＳ情報と同様に「リンク旅行時間」で示した。
【００９０】
また、図１１の情報では、プローブ情報が存在する道路リンク（リンク番号２０）については、学習対象となることを示す値「１」が設定されており、ＶＩＣＳ情報が存在する道路リンク（リンク番号１〜１０）については、学習対象ではないことを示す値「０」が設定されている。
【００９１】
図１１のような入力情報が取得された場合、この情報における「旅行時間」は、入力情報処理部１６によって「速度情報」に変換され（ステップＳ２）、その速度情報によって、推定データベース１３の対応する道路リンクの「速度情報」３２が更新される（第１回目の更新；ステップＳ３）。更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第１回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「１」が設定される。また、図１１の入力情報の「学習対象」が「１」である道路リンク（ここでは、リンク番号２０の道路リンク）については、「学習？」３５が「１」に設定される。
【００９２】
以上のようにして第１回目の更新（入力情報のセット）が行われた後の推定データベース１３の内容を、図１２に示す。
【００９３】
続いて、速度情報が未更新の道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１〜２４）についての速度情報の推定を行って、当該推定値により推定データベース１３の更新を行う（ステップＳ４）。
具体的には、まず、「チェック」３１項目に、前回の更新を示す「１」が設定されている道路リンク（リンク番号１〜１０，２０）の関連道路リンク（隣接道路リンク）のうち、今回の入力情報（図１１）に基づく速度情報の更新が未だなされていない道路リンク（チェック＝０）を抽出する。ここでは、リンク番号１２，１５，１１，１３，１９，１８，１７，２１，２４，１４，１６の１１個の道路リンクが抽出される（図１３参照）。これら１１個の道路リンクが、ここでの推定対象道路リンクとなる。
【００９４】
そして、推定エンジン１１は、１１個の推定対象道路リンクそれぞれについての関連道路リンクを、推定データベース１３から読み出すとともに、１１個の推定対象道路リンクそれぞれについて設定された重み（推定用パラメータ）を、重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、各推定対象道路リンクの速度情報の推定値を算出する。算出された、速度情報の推定値は、推定データベース１３の「速度情報」にセットされ、速度情報についての第２回目の更新が行われる。なお、更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第２回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「２」が設定される。
【００９５】
上記推定対象道路リンクのうち、例えば、リンク番号１２，１５，１１，１３の道路リンクの速度情報の推定値（Ｖ12，Ｖ15，Ｖ11，Ｖ13）を求めるための演算式は、下記のとおりである。
Ｖ12＝ｗ0＋ｗ1Ｖ11＋ｗ2Ｖ1＋ｗ3Ｖ5＋ｗ4Ｖ13＋ｗ5Ｖ8＋ｗ6Ｖ7＋ｗ7Ｖ15
Ｖ15＝ｗ0＋ｗ1Ｖ13＋ｗ2Ｖ20＋ｗ3Ｖ16＋ｗ4Ｖ17＋ｗ5Ｖ14＋ｗ6Ｖ1＋ｗ7Ｖ11
＋ｗ8Ｖ5＋ｗ9Ｖ8＋ｗ10Ｖ12＋ｗ11Ｖ5
Ｖ11＝ｗ0＋ｗ1Ｖ12＋ｗ2Ｖ8＋ｗ3Ｖ15＋ｗ4Ｖ7＋ｗ5Ｖ1＋ｗ6Ｖ11＋ｗ7Ｖ5
Ｖ13＝ｗ0＋ｗ1Ｖ15＋ｗ2Ｖ8＋ｗ3Ｖ12＋ｗ4Ｖ7＋ｗ5Ｖ1＋ｗ6Ｖ11＋ｗ7Ｖ5
＋ｗ8Ｖ14＋ｗ9Ｖ17＋ｗ10Ｖ16＋ｗ11Ｖ20
【００９６】
そして、「チェック」３１項目に、前回の更新を示す「２」が設定されている道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２４）の関連道路リンク（隣接道路リンク）のうち、今回の入力情報（図１１）に基づく速度情報の更新が未だなされていない道路リンク（チェック＝０）を抽出する。ここでは、リンク番号２２，２３の２個の道路リンクが抽出される（図１４参照）。これら２個の道路リンクが、次の推定対象道路リンクとなる。
【００９７】
そして、推定エンジン１１は、２個の推定対象道路リンクそれぞれについての関連道路リンクを、推定データベース１３から読み出すとともに、２個の推定対象道路リンクそれぞれについて設定された重み（推定用パラメータ）を、重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、各推定対象道路リンクの速度情報の推定値を算出する。算出された、速度情報の推定値は、推定データベース１３の「速度情報」にセットされ、速度情報についての第３回目の更新が行われる。なお、更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第３回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「３」が設定される。
【００９８】
上記のような処理は、全ての道路リンクについての速度情報が推定されるまで繰り返される（ステップＳ４）。ここでは、３回の更新により全ての速度情報が補完されたため、推定処理を終了する。
【００９９】
すると、推定データベースの内容の出力が行われる（ステップＳ５）。
さらに、今回の入力情報（図１１）に基づく、推定処理が終了した推定データベース１３の各道路リンクのデータのうち、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号２０の道路リンクのスナップショット（図１５参照）を、学習用データベース１４に追加する。ここで、スナップショットとは、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号の道路リンクの「速度情報」と、当該道路リンクの関連道路リンクの「速度情報」とを記憶したものである。ここで、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号の道路リンクの速度情報は、プローブ情報から得られた値であるから実測値である。また、当該道路リンクの関連道路リンクの「速度情報」には、ＶＩＣＳ情報から得た実測値と推測値とが混在している。
【０１００】
スナップショットは、入力情報が取得されて、推定データベースの全道路リンクの更新（ステップＳ３，Ｓ４）が行われる度に発生する。このスナップショットは、プローブ情報を取得できた道路リンクについて発生する。
したがって、上記の例では、リンク番号２０の道路リンクのみスナップショットが発生したが、推定データベースの全道路リンクの更新（ステップＳ３，Ｓ４）が何度も行われると、他の道路リンクについてもスナップショットが蓄積される。また、入力情報が区営返し発生するほどの十分な時間が経過すると、一つの道路リンクについて複数のスナップショットが蓄積される。
【０１０１】
図１６は、複数の道路リンクについて、それぞれ複数のスナップショットが蓄積された学習用データベース１４の内容を示している。
このようにして多数のスナップショットが蓄積された学習用データベース１４に基づいて、学習エンジン１２が、重みデータベース１５に記憶されている重み（推定用パラメータ）の学習（最適化）を行って、重みデータベース１５の内容を更新する。
【０１０２】
図１７は、学習エンジン１２による学習処理の手順を示している。まず、学習エンジン１２は、誤差判定のための許容誤差、ニューラルネットワーク（図７）を構成する中間層の数、学習計数などの学習用のパラメータ設定を行う（ステップＳ１１）。
学習エンジン１２は、図７に示すようなニューラルネットワークを最適化（学習）するニューロエンジンとして構成されている。つまり、学習エンジン１２は、学習用データベース１４に蓄積されているスナップショットのうち、実測値である速度情報を教師信号とし、教師信号となる速度情報を持つ道路リンクの関連道路リンクについての速度情報から、この教師信号を出力するための適切なニューラルネットワークを再構築する。すなわち、学習エンジン１２は、実測値である速度情報と、当該速度情報を持つ道路リンクの関連道路リンクについての速度情報とからなる学習データから、重みの最適値を算出する。重みの最適値の算出は、例えば、最小自乗法などによって行える。
【０１０３】
重みの最適値の算出は、関連道路リンクについての速度情報から算出される速度情報が、教師信号に近づいて、教師信号との誤差が、設定された許容誤差未満になるまで行われる（ステップＳ１３）。
【０１０４】
重みが収束して学習処理が終了すると、得られた重みは、重みデータベース１５に反映され、重みデータベース１５が更新される。
【０１０５】
重みデータベース１５が更新された後に、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる入力情報が発生すると、推定エンジン１１による速度情報の推定は、新たな重みを用いて、より精度良く行われる。このように、本実施形態の交通情報推定装置１では、運用を続けることで、交通情報（速度情報）の推定精度が自然に向上する。
【０１０６】
［３．速度情報についての他の例］
図１８は、先に図４にて説明した「速度−速度情報」変換情報についての他の例を示している。
図１８の変換情報は、自然対数を利用しており、具体的には、リンク旅行速度（図１８の横軸）をｘとし、速度情報（図１８の縦軸）をｙとすると、ｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／２０））の関数となっている。図１８の速度情報ｙも０〜１の値をとる。なお、この式中の「２０」という値は、好ましい例であり、「２０」に限定されるものではなく、任意の正数ａを採用することができる。
【０１０７】
このｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／２０））の関数において、ｘからみた傾きは、この式をｘで微分したものとなり、下記の通りである。
【数１】
【０１０８】
このように、図１８の変換情報は、リンク旅行速度ｘが大きくなるほど、リンク旅行速度ｘの変化に対する速度情報（規格化速度）ｙの変化の割合（ｘからみた傾き）が小さくなるように設定されている。
つまり、図１８の変換情報においても、図４の変換情報と同様に、車両が自由走行状態となり得る６０ｋｍ／ｈ以上の速度領域においては、それよりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている
【０１０９】
また、換言すると、図１８の変換情報は、速度情報が大きくなるほど、速度情報（規格化速度）ｙの変化に対するリンク旅行速度ｘの変化の割合（ｙからみた傾き）が大きくなるように設定されている。
【０１１０】
ここで、図１８の関数を、ｙについての関数として表すと、ｘ＝−２０×ｌｎ（ｙ）となり、この場合、ｙからみた傾きは、この式をｙで微分したものとなり、下記の通りである。
【数２】
この場合、ｙからみた傾きは、ｙの逆数に比例することになる。
【０１１１】
図１８のように、変換情報を設定することで、速度情報（規格化速度）が同じ値ほど変化しても、実際のリンク旅行速度への影響は、速度情報（規格化速度）の大小によって異なる。
例えば、速度情報が、０．１の場合と、０．５の場合を考える。この場合、ｙからみた傾きは、ｙの逆数に比例するため、ｄｘ／ｄｙ＝−２０／０．１＝−２００、ならびに、ｄｘ／ｄｙ＝−２０／０．５＝−４０となる。
【０１１２】
したがって、速度情報が０．０１ほど変化した場合、より高速である速度情報＝０．１の場合には、リンク旅行速度の変化は、−０．０１（ｄｘ／ｄｙ）＝２［ｋｍ／ｈ］となって比較的大きく、比較的低速である速度情報＝０．５である場合には、リンク旅行速度の変化は、−０．０１（ｄｘ／ｄｙ）＝０．４［ｋｍ／ｈ］となって比較的小さくなる。
【０１１３】
つまり、速度情報（規格化速度）が同じ値変化しても、実際のリンク旅行速度への影響は、速度情報（規格化速度）の逆数によって決まる。傾きである速度情報の逆数は、単位距離（例えば、１ｋｍ）を移動するリンク旅行時間に比例するので、旅行時間を評価する際には、図１８のような変換情報を用いると有効である。
【０１１４】
また、図１８の変換情報においては、ｘからみた傾きは、ｘの増加とともに単調的に減少する。換言すると、ｙからみた傾きは、ｙの増加とともに単調的に増大する。このように、変換情報として傾きが単調的に変化する関数を採用することで、任意の２点において傾きを比較した場合に、「速度情報（規格化速度）が同じ値ほど変化しても、実際のリンク旅行速度への影響は、速度情報（規格化速度）の大小によって異なる」という関係が常に成立し好ましい。
【０１１５】
図１９は、変換情報の更に他の例を示している。図１９の変換情報は、ｙ＝（１／ｘ）の関数として設定されており、図１８の変換情報と同様に、ｘからみた傾きは、ｘの増加とともに単調的に減少する関数である。図１９の変換情報の場合、リンク旅行速度ｘが比較的低速な領域で速度情報が大きく変化しすぎるため、この点を回避しようとすれば、図１８の変換情報のように自然対数を利用した関数が好ましい。
【０１１６】
図２０は、変換情報の更に他の例を示している。図２０の変換情報は、リンク旅行速度ｘが０〜６０［ｋｍ／ｈ］の領域と、６０〜１００［ｋｍ／ｈ］の領域それぞれにおいて、リンク旅行速度−速度情報の関係が直線的であり、傾きの変化は単調的ではないが、全体的には、傾きがリンク旅行速度に応じて変化しており、具体的には、６０〜１００［ｋｍ／ｈ］の領域では、０〜６０［ｋｍ／ｈ］の領域に比べて、リンク旅行速度ｘの変化に対する速度情報ｙの変化の割合が小さくなっている。
このように、図２０の変換情報も、リンク旅行速度ｘが大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されており、しかも、図４の変換情報と同様に、車両が自由走行状態となり得る６０ｋｍ／ｈ以上の速度領域においては、それよりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている。
【０１１７】
図２１は、変換情報の更に他の例を示している。図２１の変換情報では、リンク旅行速度が０〜１０［ｋｍ／ｈ］の領域、１０〜６０［ｋｍ／ｈ］の領域、６０〜１００［ｋｍ／ｈ］の領域で、それぞれ異なる傾きを有しており、リンク旅行速度ｘが大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されており、しかも、図４の変換情報と同様に、車両が自由走行状態となり得る６０ｋｍ／ｈ以上の速度領域においては、それよりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている。
【０１１８】
［４．速度情報（交通情報）の推定順序の決定］
以下では、先に説明した交通情報推定装置１において、道路リンクの速度情報を推定する際に、速度情報を推定する道路リンクの順序（推定順序）を決める方法について説明する。
【０１１９】
ここでは、図２２に示すように接続された道路リンクを想定する。図２２に示す道路リンク構造では、図８に示す道路リンク構造においては道路リンクＶ２２の逆方向の道路リンクとして設定されていた道路リンクＶ２３が省略され、代わりに、道路リンクＶ２３は、道路リンクＶ１４に対して順方向かつ並行するものとして設定されている。
また、図２２の道路リンク構造では、道路リンクのリンク端が接続されるノード（図２２において丸印）それぞれに、１〜７のノード番号が付されている。これらのノードは、例えば交差点などのように、道路リンクが示す道路同士の接続点を示している。
【０１２０】
図２３は、交通情報推定装置１がＶＩＣＳ情報及び存在する場合にはプローブ情報を取得した場合に、その推定エンジン１１が、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンク（推定対象道路リンク）の交通情報（速度情報）を推定する際に、交通情報を推定する道路リンクの順序（推定順序；推定データベースにおける速度情報の更新順序）を決定する手順を示している。
より具体的には、図２３は、既述の図６のステップＳ３において、速度情報が得られていない道路リンクについて速度情報を推定する際に、速度情報を推定する道路リンクの順序を決定する手段を示している。
【０１２１】
推定順序を決定する際には、推定エンジン１１は、まず、図２２に示すような道路リンク構造に対応したリンク−ノード接続テーブルＴ１を参照して、速度情報が得られた道路リンクが接続されているノードを抽出する（ステップＳ２１）。リンク−ノード接続テーブルＴ１は、各道路リンクが接続されているノードを示すテーブルであり、具体的な説明は後述する。なお、ステップＳ２１では、ステップＳ２３による繰り返しにおいて、先行するステップＳ２１において既に抽出されたノードを除いて抽出される。
【０１２２】
ここでは、リンク番号１〜１０の道路リンクについてＶＩＣＳ情報が取得でき、リンク番号２０の道路リンクについてプローブ情報が取得できたものとする。この場合、これらの道路リンク１〜１０及び２０に接続されているノードは、図２２より明らかなように、ノード番号１〜４及び６のノードであるため、ステップＳ２１では、ノード番号１〜４及び６のノードが抽出される。
【０１２３】
続いて、推定エンジン１１は、図２２に示すような道路リンク構造に対応したノード−リンク接続テーブルＴ２を参照して、抽出されたノードに接続されているとともに、推定データベースにおける速度情報が未更新である道路リンクを抽出する（ステップＳ２２）。ノード−リンク接続テーブルＴ２は、各ノードに接続されている道路リンクを示すテーブルであり、具体的な説明は後述する。
【０１２４】
上記のように抽出ノードがノード番号１〜４及び６のノードである場合、ステップＳ２２では、リンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４の道路リンクが抽出される。これらのリンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４の道路リンクが最初に推定される道路リンク群である。
【０１２５】
上述のように抽出された道路リンク群が、速度情報が得られていない道路リンクの全てであれば、推定順序の決定処理は終了するが、全てでない場合にはステップＳ２１及びステップＳ２２を繰り返す。上記の例では、全てではない（リンク番号２２の道路リンクが残っている）ため、再びステップＳ２１及びステップＳ２２が実行される。
【０１２６】
二度目のステップＳ２１では、先のステップＳ２２において抽出された道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４）が接続されているノードのうち、先のステップＳ２１において未抽出のノードを抽出する。ここでは、ノード番号５及び７のノードが抽出される。
【０１２７】
さらに二度目のステップＳ２２が行われ、抽出されたノード番号５及び７に接続された道路リンクであって、速度情報が取得ないし推定されておらず推定データベースにおける速度情報が未更新の道路リンクとして、リンク番号２２の道路リンクが抽出される。このリンク番号２２の道路リンクが２番目に推定される道路リンクとなる。
【０１２８】
ここでは、ステップＳ２１及びステップＳ２２の２回の繰り返しによって、図２２におけるすべての道路リンクの推定順序が決定されるため、二度目のステップＳ２３において、推定順序決定処理は終了させられる。
【０１２９】
上記のように、推定順序を決定することで、速度情報が得られた道路リンク（リンク番号１〜１０，２０）に直接接続されている道路リンクを最優先し、速度情報が得られた道路リンクとの間に介在している道路リンクの数が多い道路リンクほど順序が後になるように、推定順序が決定され、速度情報が得られた道路リンクに近い道路リンクから遠い道路リンクへ順に推定が波及する。
【０１３０】
［５．接続テーブルＴ１，Ｔ２の生成］
図２４は、図９に示す推定データベース１３の構造の変形例を示している。以下では、図２４に示す推定データベース構造が与えられた場合に、リンク−ノード接続テーブルＴ１及びノード−リンク接続テーブルＴ２を生成する手法について説明する。
【０１３１】
まず、図２４の推定データベース１３は、「推定順序」３１、「規格化速度」（速度情報）３２、「リンク長（ｋｍ）」３４、「道路種別」３６、「学習？」３５、「関連道路リンク情報」３３のデータ項目を有しており、各道路リンク（リンク番号）についてそれぞれのデータ項目の値を保存可能なものである。
【０１３２】
なお、図２４において、図９におけるデータ項目と同じ名称の項目は、同じ役割を持つ。また、図２４における「推定順序」３１は、図９における「チェック」３１の項目に対応する。さらに、図２４における「道路種別」３６は、高速道路、一般道路などの道路種別を示している。
【０１３３】
図２４の「関連道路リンク情報」３３は、図９のものとほぼ同様であるが、図９のように「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」の５種類ではなく、これらに「順」を加えた６種類となっている。「順」とは、ある道路リンクと順方向で並行する道路リンク（道路リンク後端及び前端が共通する道路リンク）を示し、例えば、リンク番号１４の道路リンクについては、リンク番号２３の道路リンクが「順」の道路リンクとなる。
また、図２４の「関連道路リンク情報」３３では、「順」「Ａ順」、「Ｂ順」、「Ａ逆」、「逆」、「Ｂ逆」それぞれに属する道路リンクの個数が記録される。
【０１３４】
さて、図２４に示す推定データベース構造から、接続テーブルＴ１，Ｔ２を生成するには、まず、図２４に示すような道路リンク単位の推定データベースの「関連道路リンク情報」３３から、図２５に示すような道路リンク端単位の「関連道路リンク情報」を生成する。
【０１３５】
ここで、各道路リンクには、道路リンク端として後端（Ａ端）と前端（Ｂ端）とがあり、後端（Ａ端）に接続する道路リンクとしては、自リンク、「順」、「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」があり、前端（Ｂ端）に接続する道路リンクとしては、自リンク、「順」、「逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」がある。例えば、リンク番号「１」の道路リンクであれば、後端（Ａ端）に接続する道路リンク（自リンクを含む）としては、リンク番号１，８，１２，７，１５，１１，５，１３の道路リンクがあり、前端（Ｂ端）に接続する道路リンク（自リンクを含む）としては、リンク番号１，８，４，９，３，６の道路リンクがある。
【０１３６】
このようにして、図２４の道路リンク単位の「関連道路リンク情報」３３から、各道路リンクの後端（Ａ端）及び前端（Ｂ端）それぞれに接続する道路リンクを抽出し、図２５に示す生成する。
また、図２５では、道路リンク端に対応するノードのノード番号（「Ｎｏｄｅ番号」）も記録可能である。
【０１３７】
さらに、図２５に示す道路リンク端単位の「関連道路リンク情報」それぞれを、リンク番号でソートする。図２５における「ソート後の関連道路リンク」の項目は、各道路リンク端についてソートした結果を示している。
これらのソート結果のうち、ソート結果が同一のものには、図２５に示すように、同一の「Ｎｏｄｅ番号」が記録される。
【０１３８】
図２５に示す「リンク番号」と「Ｎｏｄｅ番号」とから、図２６（ａ）に示すリンク−ノード接続テーブルＴ１が生成される。図２６は、各道路リンクについて、リンクの後端又は前端が接続されるノードのノード番号を示している。なお、図２６（ａ）では、後端が接続されるノードのノード番号を括弧付き数字で示しているように、リンク−ノード接続テーブルＴ１では、接続されるリンクの後端及び前端の区別が付くように、ノード番号が記録される。
【０１３９】
また、図２６（ａ）は、図２５に示す「Ｎｏｄｅ番号」と「ソート後の関連道路リンク」から生成されたノード−リンク接続テーブルＴ２を示している。このテーブルＴ２は、図２５に示す「Ｎｏｄｅ番号」及び「ソート後の関連道路リンク」において、「Ｎｏｄｅ番号」ないし「ソート後の関連道路リンク」が重複するものを削除し、各ノードに接続された道路リンクを示したものである。なお、図２６（ｂ）では、後端が接続される道路リンクのリンク番号を括弧付き数字で示しているように、ノード−リンク接続テーブルＴ２では、接続されるリンクの後端及び前端の区別が付くように、リンク番号が記録される。
【０１４０】
さらに、両接続テーブルＴ１，Ｔ２は、それぞれ、「推定順序」（更新順序）の項目を有する。この「推定順序」項目は、次のように利用される。
【０１４１】
まず、図２２に示す道路リンクに関し、ある時点において、図２４に示すようにＶＩＣＳ情報及びプローブ情報が得られたものとする。図２４では、リンク番号１〜１０の道路リンクについてのＶＩＣＳ情報が得られ、リンク番号２０の道路リンクについてのブローブ情報が得られ、それらから算出された速度情報が、推定データベース１３の「規格化速度」（速度情報）の項目にセットされている。他の道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られていない。
【０１４２】
また、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクについては、推定データベース１３の「推定順序」（更新順序）３１の項目に、推定（更新）を示す順序として「１」がセットされる。
【０１４３】
さらに、図２６（ａ）に示すように、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクについては、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」（更新順序）の項目にも「１」がセットされ、速度情報が、「規格化速度」（速度情報）の項目にセットされる。なお、「推定順序」の初期値は、データベース１３及び各テーブルＴ１，Ｔ２において「０」である。
【０１４４】
上記の状態で、図２３のステップＳ２１のリンク−ノード接続テーブルＴ１の参照が行われると、図２７（ａ）に示すように、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンク（リンク番号１〜１０及び２０）が接続されているノードのノード番号が抽出される。リンク番号１〜１０及び２０の道路リンクが接続されているノードとしては、ノード番号１，２，３，４，６のノードが抽出される。なお、抽出されるノード番号としては、ノード−リンク接続テーブルＴ２において、「推定順序」が「０」となっているものに限られるが、図２６に示すようにこの時点では、テーブルＴ２の「推定順序」は全て「０」であるため、テーブルＴ１において、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクが接続されているノード全てのノード番号が抽出される。
【０１４５】
抽出されたノード番号１，２，３，４，６のノードについては、図２７（ｂ）に示すように、ノード−リンク接続テーブルＴ２の「推定順序」項目において、「１」がセットされる。
【０１４６】
続いて、図２３のステップＳ２２のノード−リンク接続テーブルＴ２の参照が行われると、図２７（ｂ）に示すように、ノード番号１，２，３，４，６のノードに接続された道路リンクであって、リンク−ノード接続テーブルＴ１において「推定順序」が「０」となっている道路リンク（「規格化速度」が未更新の道路リンク）が抽出される。ここでは、リンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンクが抽出される。
【０１４７】
抽出されたリンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンクについては、図２８（ａ）に示すように、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」項目において、「２」がセットされる。
【０１４８】
２回目のステップＳ２１のリンク−ノード接続テーブルＴ１の参照においては、当該テーブルＴ１の「推定順序」項目に「２」がセットされた道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンク）について、当該リンクに接続されたノードであって、ノード−リンク接続テーブルＴ２において「推定順序」が「０」のままのものを抽出する。ここでは、ノード番号５，７のノードが抽出される。そして、ノード番号５，７のノードについては、ノード−リンク接続テーブルＴ２の「推定順序」が「２」にセットされる（図２８（ｂ）参照）。
【０１４９】
２回目のステップＳ２２のノード−リンク接続テーブルＴ２の参照においては、図２８（ｂ）に示すように、当該テーブルＴ２の「推定順序」項目に「２」がセットされたノード（ノード番号５，７）について、ノードに接続された道路リンクであって、リンク−ノード接続テーブルＴ１において「推定順序」が「０」のままのものを抽出する。ここでは、リンク番号２２の道路リンクが抽出される。道路リンク２２については、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」が「３」にセットされる（図２９（ａ）参照）。
【０１５０】
図２９（ａ）に示すように、全ての道路リンクの「推定順序」に初期値である「０」以外の値がセットされ、全ての道路リンクの推定順序（更新順序）がテーブルＴ１の「推定順序」に示すように決定されたことになる。したがって、推定順序決定処理が終了し（図２３のステップＳ２３）、決定された推定順序で、速度情報（規格化速度）の推定を行う。
【０１５１】
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０１５２】
例えば、推定対象道路リンクの速度情報を推定するために用いられる他の道路リンク（関連道路リンク）は、推定対象道路リンクに接続されているものに限らず、推定対象道路リンクとは離れているが、速度情報の時間的変化の仕方が似ている道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと並行する道路リンク）であってもよい。
【０１５３】
また、時刻の要素を速度情報の推定に反映させたい場合には、時間的に特徴的な変化をする道路リンク（例えば、朝だけ混雑する道路リンク、夜だけ混在する道路リンクなど）を他の道路リンク（関連道路リンク）に含めることもできる。この場合、時間的に特徴的な変化をする道路リンクの速度情報は、全ての推定対象道路リンクに共通して用いられる。
【０１５４】
さらに、本実施形態では、推定対象道路リンクの速度情報を推定するために用いられる他の道路リンクの速度情報として、時間的に同一の時間帯にある速度情報だけを用いたが、異なる時間帯の速度情報を用いても良い。例えば、推定対象道路リンクから遠く離れた道路リンクの場合、その道路リンクにおける交通状況が、推定対象道路リンクに反映されまでには時間遅れがある。そこで、遠く離れた道路リンクの場合、例えば、１時間前の速度情報を推定に用いることで、より適切な推定が行える。
【０１５５】
さらにまた、本実施形態の交通情報推定装置１の推定エンジン１１が推定の対象とする交通情報は、速度情報に限らず、これに加えて／代えて、渋滞情報など他の交通情報とすることもできる。この場合、渋滞度は、上記速度情報の１を混雑、０を順調の２値に割り当てることで算出できる。また、渋滞度を推定対象の交通情報として扱う場合、ニューラルネットワークでは、２値のいずれかを決定するための閾値も推定用パラメータとして必要となる。この場合、閾値も学習部による学習対象となる。
【０１５６】
さらにまた、本実施形態では、速度情報の推定の際に、速度情報を推定する道路リンクの順序（推定順序）の決定処理を行ったが、このような推定順序に従って、推定を行う必要はなく、任意の順序で何回か推定を行うことによって、時間はかかるが、推定順序に従って推定した場合と同様の効果を得る事が出来る。
【０１５７】
さらにまた、本実施形態の交通情報装置１において、複数の道路リンクに対して共通の変換情報を用いてもよいし、道路リンクの属性によって異なる変換情報を用いるようにしてもよい。道路リンクの属性は、例えば高速道路／一般道といった道路種別、道路の制限速度、平均走行速度、速度のばらつき、道路幅などである。さらに、同一の道路リンクに対して時間によって異なる変換情報を用いるようにしてもよい。
【０１５８】
さらに、本明細書には、複数の発明が開示されており、それら各発明は、特許請求の範囲の記載方法に拘泥されず、各発明の技術的意義に従って、最も広義に解釈されるべきものである。
【符号の説明】
【０１５９】
１：交通情報推定装置，２：車載装置，３：プローブ車両，４：路側通信機，５：路側センサ，６：ＶＩＣＳセンタコンピュータ，１１：推定エンジン（推定部），１２：学習エンジン，１３：推定データベース，１４：学習用データベース，１５：重みデータベース，１６：入力情報処理部，１７：ＶＩＣＳ情報処理部，１７ａ：リンク旅行速度算出部，１７ｂ：速度情報変換部，１８：プローブ情報処理部，１８ａ：リンク旅行速度算出部，１８ｂ：速度情報変換部，１９：変換情報，２０：学習部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であって、
前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部と、
前記変換部によって変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、前記推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部と、
を備え、
前記変換部は、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報を用いて、前記変換を行うものであり、
前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定装置。
【請求項２】
前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域及びリンク旅行速度がゼロ近傍であるゼロ近傍速度領域においては、両領域の間の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている請求項１記載の交通情報推定装置。
【請求項３】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であって、
前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部と、
前記変換部によって変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、前記推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部と、
を備え、
前記変換部は、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報を用いて、前記変換を行うものであり、
前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定装置。
【請求項４】
前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が単調的に小さくなる関数として設定されていることを特徴とする請求項３記載の交通情報推定装置。
【請求項５】
リンク旅行速度をｘ、速度情報をｙとすると、
前記変換情報は、下記の関数として設定されていることを特徴とする請求項３又は４記載の交通情報推定装置。
ｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／ａ）） （ただし、ａは任意の正数）
【請求項６】
前記推定部は、一又は複数の前記他の道路リンクの交通情報が得られると、交通情報が得られなかった残りの一又は複数の道路リンクを推定対象道路リンクとして、各推定対象道路リンクの交通情報を、推定順序に従って、推定するものであり、
さらに前記推定部は、交通情報が得られた前記他の道路リンクに直接接続されている推定対象道路リンクを最優先し、交通情報が得られた前記他の道路リンクとの間に介在している道路リンクの数が多い推定対象道路リンクほど順序が後になるように、前記推定順序を決定する請求項１〜５のいずれか１項に記載の交通情報推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、
複数の道路リンクそれぞれについて、各道路リンクのリンク端が接続されたノード示す情報を記憶したリンク−ノード接続テーブルと、
複数のノードそれぞれについて、各ノードに接続された道路リンクを示す情報を記憶したノード−リンク接続テーブルと、を有し、
前記リンク−ノード接続テーブル及び前記ノード−リンク接続テーブルを用いて、前記推定順序を決定する請求項６記載の交通情報推定装置。
【請求項８】
前記推定部は、他の道路リンクの交通情報から、推定対象道路リンクの交通情報を推定する演算を、推定用パラメータを用いて行うよう構成され、
推定対象道路リンクになり得る道路リンクの交通情報の実測値が得られた場合に当該実測値と前記他のリンクの交通情報とを学習用データとして記憶しておき、記憶された学習用データを用いて前記推定用パラメータを最適化する学習部を備えている
請求項１〜７のいずれか１項に記載の交通情報推定装置。
【請求項９】
前記実測値は、プローブ車両から送信されたプローブ情報から得たものである請求項８記載の交通情報推定装置。
【請求項１０】
前記推定用パラメータには、他の道路リンクの交通情報に乗じられる重みが含まれている請求項８又は９記載の交通情報推定装置。
【請求項１１】
プローブ車両の位置と時刻とを含むプローブ情報から、道路リンクについてのリンク旅行速度を算出するリンク旅行速度算出部を備え、
前記リンク旅行速度算出部は、プローブ車両が第１の位置に存在するときに送信された第１プローブ情報と、当該プローブ車両が前記第１の位置から移動して第２の位置に存在するときに送信された第２プローブ情報と、に基づいて、前記第１の位置及び前記第２の位置の間に存在する道路リンクについてのリンク旅行速度を算出するよう構成され、
更に、前記リンク旅行速度算出部は、前記第１の位置及び前記第２の位置の間の距離が、設定された最小距離以下の場合には、前記第１の位置よりも手前の位置に存在するときに送信されたプローブ情報及び／又は前記第２の位置よりも先の位置に存在するときに送信されたプローブ情報を用いて、道路リンクのリンク旅行速度を算出するよう構成されている請求項１〜１０のいずれか１項に記載の交通情報推定装置。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の交通情報推定装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１３】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、
前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換するステップと、
変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するステップと、を含み、
リンク旅行速度から速度情報への変換は、リンク旅行速度を速度情報に変換するための変換情報を用いて行われ、
前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定方法。
【請求項１４】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、
前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換するステップと、
変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するステップと、を含み、
リンク旅行速度から速度情報への変換は、リンク旅行速度を速度情報に変換するための変換情報を用いて行われ、
前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定方法。
【請求項１】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であって、
前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部と、
前記変換部によって変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、前記推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部と、
を備え、
前記変換部は、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報を用いて、前記変換を行うものであり、
前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定装置。
【請求項２】
前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域及びリンク旅行速度がゼロ近傍であるゼロ近傍速度領域においては、両領域の間の速度領域に比べて、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されている請求項１記載の交通情報推定装置。
【請求項３】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定装置であって、
前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換する変換部と、
前記変換部によって変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、前記推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部と、
を備え、
前記変換部は、リンク旅行速度を前記速度情報に変換するための変換情報を用いて、前記変換を行うものであり、
前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定装置。
【請求項４】
前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が単調的に小さくなる関数として設定されていることを特徴とする請求項３記載の交通情報推定装置。
【請求項５】
リンク旅行速度をｘ、速度情報をｙとすると、
前記変換情報は、下記の関数として設定されていることを特徴とする請求項３又は４記載の交通情報推定装置。
ｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／ａ）） （ただし、ａは任意の正数）
【請求項６】
前記推定部は、一又は複数の前記他の道路リンクの交通情報が得られると、交通情報が得られなかった残りの一又は複数の道路リンクを推定対象道路リンクとして、各推定対象道路リンクの交通情報を、推定順序に従って、推定するものであり、
さらに前記推定部は、交通情報が得られた前記他の道路リンクに直接接続されている推定対象道路リンクを最優先し、交通情報が得られた前記他の道路リンクとの間に介在している道路リンクの数が多い推定対象道路リンクほど順序が後になるように、前記推定順序を決定する請求項１〜５のいずれか１項に記載の交通情報推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、
複数の道路リンクそれぞれについて、各道路リンクのリンク端が接続されたノード示す情報を記憶したリンク−ノード接続テーブルと、
複数のノードそれぞれについて、各ノードに接続された道路リンクを示す情報を記憶したノード−リンク接続テーブルと、を有し、
前記リンク−ノード接続テーブル及び前記ノード−リンク接続テーブルを用いて、前記推定順序を決定する請求項６記載の交通情報推定装置。
【請求項８】
前記推定部は、他の道路リンクの交通情報から、推定対象道路リンクの交通情報を推定する演算を、推定用パラメータを用いて行うよう構成され、
推定対象道路リンクになり得る道路リンクの交通情報の実測値が得られた場合に当該実測値と前記他のリンクの交通情報とを学習用データとして記憶しておき、記憶された学習用データを用いて前記推定用パラメータを最適化する学習部を備えている
請求項１〜７のいずれか１項に記載の交通情報推定装置。
【請求項９】
前記実測値は、プローブ車両から送信されたプローブ情報から得たものである請求項８記載の交通情報推定装置。
【請求項１０】
前記推定用パラメータには、他の道路リンクの交通情報に乗じられる重みが含まれている請求項８又は９記載の交通情報推定装置。
【請求項１１】
プローブ車両の位置と時刻とを含むプローブ情報から、道路リンクについてのリンク旅行速度を算出するリンク旅行速度算出部を備え、
前記リンク旅行速度算出部は、プローブ車両が第１の位置に存在するときに送信された第１プローブ情報と、当該プローブ車両が前記第１の位置から移動して第２の位置に存在するときに送信された第２プローブ情報と、に基づいて、前記第１の位置及び前記第２の位置の間に存在する道路リンクについてのリンク旅行速度を算出するよう構成され、
更に、前記リンク旅行速度算出部は、前記第１の位置及び前記第２の位置の間の距離が、設定された最小距離以下の場合には、前記第１の位置よりも手前の位置に存在するときに送信されたプローブ情報及び／又は前記第２の位置よりも先の位置に存在するときに送信されたプローブ情報を用いて、道路リンクのリンク旅行速度を算出するよう構成されている請求項１〜１０のいずれか１項に記載の交通情報推定装置。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の交通情報推定装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１３】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、
前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換するステップと、
変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するステップと、を含み、
リンク旅行速度から速度情報への変換は、リンク旅行速度を速度情報に変換するための変換情報を用いて行われ、
前記変換情報は、車両が自由走行状態となり得る自由走行速度の速度領域においては、当該自由走行速度領域よりも低速の速度領域に比べて、速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定方法。
【請求項１４】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、推定対象道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、
前記他の道路リンクにおける車両の速度を示すリンク旅行速度を、当該リンク旅行速度の大小に応じた値をとる速度情報に変換するステップと、
変換された速度情報を前記他の道路リンクの交通情報として用いて、推定対象道路リンクの交通情報を推定するステップと、を含み、
リンク旅行速度から速度情報への変換は、リンク旅行速度を速度情報に変換するための変換情報を用いて行われ、
前記変換情報は、リンク旅行速度が大きくなるほど、リンク旅行速度の変化に対する速度情報の変化の割合が小さくなるように設定されていることを特徴とする交通情報推定方法。
【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２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【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２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【公開番号】特開２０１０−２８７２０６（Ｐ２０１０−２８７２０６Ａ）
【公開日】平成２２年１２月２４日（２０１０．１２．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２５６０２５（Ｐ２００９−２５６０２５）
【出願日】平成２１年１１月９日（２００９．１１．９）
【出願人】（０００００２１３０）住友電気工業株式会社 (12,747)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１２月２４日（２０１０．１２．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１１月９日（２００９．１１．９）
【出願人】（０００００２１３０）住友電気工業株式会社 (12,747)
【Ｆターム（参考）】
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