渋滞予測装置および方法
【課題】 道路環境が変化しても渋滞予測を可能にする。
【解決手段】 最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測する。
【解決手段】 最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の渋滞を予測する渋滞予測装置および渋滞予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通情報センターから提供されたリンクごとの過去の渋滞情報に基づいて、リンクごとの渋滞パターンとリンク間の渋滞の相関データを作成し、あるリンクの渋滞を予測するようにした渋滞予測システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この出願の発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
【特許文献１】特開２００４−２７２４０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の渋滞予測システムでは、交通情報センターから提供された過去の渋滞情報に基づいてリンクの渋滞パターンとリンク間の渋滞相関データを作成しているので、新しい施設ができたり交通規制が開始されて道路環境が変化した場合には、道路環境が変化した後の渋滞情報の蓄積がなく、しばらくの間は渋滞予測が困難になるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１） 交通情報センターから渋滞情報を受信する車載渋滞予測装置において、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測する。
（２） 複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信する情報センターの渋滞予測装置において、生成した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、道路環境が変化しても渋滞度を正確に予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は一実施の形態の構成を示す図である。車載ナビゲーション装置１０は目的地までの最短時間経路を探索し、車両周辺の道路地図を表示するとともに道路地図上に誘導経路と現在地を表示し、乗員を目的地まで誘導する。車載ナビゲーション装置１０は交通情報センター２０と通信を行い、道路交通情報の授受を行う。つまり、車載ナビゲーション装置１０を搭載した複数の車両がプローブ車両として機能し、道路交通情報を収集して交通情報センター２０へ送り、交通情報センター２０で複数の車両から送られた道路交通情報を集約してふたたび各車両へ配信する。この道路交通情報には渋滞情報や交通規制情報が含まれる。
【０００８】
車載ナビゲーション装置１０はナビゲーションコントローラー１１、現在地検出装置１２、道路地図データベース１３、ＶＩＣＳ受信機１４、通信装置１５、交通情報記憶装置１６、ディスプレイ１７などを備えている。現在地検出装置１２はＧＰＳ受信機（不図示）を備え、衛星航法により車両の現在地を検出する。なお、走行距離センサーと進行方位センサーを設け、車両の走行距離と進行方位に基づいて自律航法により現在地を検出する方法を併用してもよい。
【０００９】
道路地図データベース１３は道路地図データを記憶する記憶装置である。ＶＩＣＳ受信機１４はＦＭ多重放送、電波ビーコンおよび光ビーコンを受信し、渋滞情報、交通規制情報などを入手する。通信装置１５は携帯電話機や車載電話機により公衆電話回線を介して交通情報センター２０へアクセスし、道路交通情報を入手する。なお、交通情報センター２０から入手した道路交通情報には渋滞情報や交通規制情報が含まれる。
【００１０】
交通情報記憶装置１６は交通情報センター２０から入手した道路交通情報を記憶する記憶装置である。交通情報センター２０からＦＭ多重放送、電波および光ビーコン放送、公衆電話回線を介して車載ナビゲーション装置１０へ提供される渋滞情報は、表１に示すように、交差点などのノードに対応づけた“速度コード”または“平均速度”で提示され、各コードに対して速度範囲と平均速度が決められている。
【表１】
【００１１】
車載ナビゲーション装置１０では、道路地図データベース１３のノード−リンク対応テーブル（不図示）を用いてノードの渋滞情報をリンクの渋滞情報に変換し、交通情報記憶装置１６に記憶する。なお、交通情報センター２０の渋滞情報は所定時間ごと（例えば５分ごと）に配信される。
【００１２】
交通情報センター２０は処理装置２１、道路地図データベース２２、交通情報記憶装置２３、通信装置２４などを備えている。処理装置２１は通信装置２４を介して複数の車両に搭載された車載ナビゲーション装置１０から道路交通情報を入手し、集約して交通情報記憶装置２３へ記憶するとともに、通信装置２４を介して複数の車両の車載ナビゲーション装置１０へ配信する。道路地図データベース２２は道路地図データを記憶する記憶装置である。
【００１３】
次に、この一実施の形態の渋滞予測方法を説明する。一般に、一日中、一年中渋滞しているような道路はなく、渋滞は解消するものとしても問題はない。この一実施の形態では、表２に示すように、交通情報センター２０から提供されたリンクの平均速度に基づいてリンクの交通状態を４段階に分類する。
【表２】
【００１４】
図２にリンク平均速度の変化の一例を示す。コードＳ１は平均速度が４５km/h以上の“順調”な交通状態であり、コードＳ３は平均速度が２０km/h未満の“渋滞”している交通状態である。一方、コードＳ２とコードＳ３は平均速度がともに２０km/h以上、４５km/h未満であるが、コードＳ２は前回の平均速度より今回の平均速度が低くなり、リンクの平均速度が低下しつつある交通状態、すなわち“順調→渋滞”（渋滞になりつつある）の交通状態である。一方、コードＳ４は前回の平均速度より今回の平均速度が高くなり、リンク平均速度が上昇しつつある交通状態、すなわち“渋滞→順調”（渋滞が解消されつつある）の交通状態である。
【００１５】
次に、交通情報センター２０から受信した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報とに基づいて、現在の交通状態を予測する方法を説明する。
【００１６】
交通状態の予測対象の道路リンクに対し、リンクの最新の渋滞情報の平均速度とそれ以前の渋滞情報の平均速度とを比較し、表１および図２にしたがってリンクの交通状態を判定する。前後２回の平均速度がともに４５km/h以上のリンクは“順調”であるとし、前後２回の平均速度がともに２０km/h未満のリンクは“渋滞”であるとする。また、前後２回の平均速度がともに２０km/h以上、４５km/h未満で、かつ前回の平均速度より今回の平均速度が低下しているリンクは“順調→渋滞”であるとする。さらに、前後２回の平均速度がともに２０km/h以上、４５km/h未満で、かつ前回の平均速度より今回の平均速度が上昇しているリンクは“渋滞→順調”であるとする。
【００１７】
なお、前回の平均速度が４５km/h以上で、今回の平均速度が４５km/h未満の場合には、“順調”としてもよいし、“順調→渋滞”としてもよい。逆に、前回の平均速度が２０km/h未満で、今回の平均速度が２０km/h以上の場合には、“渋滞”としてもよいし、“渋滞→順調”としてもよい。時間的な前後２回の平均速度からリンクの交通状態を判定する際に、平均速度の変化にヒステリシスを設定して判定してもよい。
【００１８】
交通状態を予測する対象領域において、領域内のすべての道路リンクに対して上述した交通状態の判定を行い、４つの交通状態ごとのリンク数を調べる。そして、交通状態のリンク数の全リンク数に対する割合が最多の交通状態を、予測対象領域の現在の交通状態とする。なお、交通状態を予測する対象領域は、自車を中心とした地図領域、目的地までの誘導経路上の自車前方の地図領域、あるいは目的地周辺の地図領域など、任意の地図領域を設定することができる。
【００１９】
このように、この一実施の形態では、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報の、時間的に前後する２回の渋滞情報に基づいて任意の地図領域の現在の交通状態を予測することができるので、例えば新しくデパートや駅ができて道路環境が変化した場合でも、すぐに交通状態を正確に予測することができる。
【００２０】
次に、リンクの交通状態に応じてリンクの平均速度を補正し、正確なリンク平均速度を算出する方法を説明する。あるリンクに対する渋滞情報が表１に示すコード７１〜７３のいずれかであり、そのリンクの交通状態がＳ２“順調→渋滞”と予測された場合には、平均速度が低下しているのであるから、平均速度に代えて各速度コードに対応する速度範囲の下限値を平均速度に採用する。例えば、リンクの渋滞情報がコード７２の速度範囲２５〜３５km/hで、そのリンクの交通状態がＳ２“順調→渋滞”と予測された場合には、平均速度の３０km/hに代えて速度範囲２５〜３５km/hの下限速度２５km/hを平均速度とする。
【００２１】
また、あるリンクに対する渋滞情報が表１に示すコード７１〜７３のいずれかであり、そのリンクの交通状態がＳ４“渋滞→順調”と予測された場合には、平均速度が上昇しているのであるから、平均速度に代えて各速度コードに対応する速度範囲の上限値を平均速度に採用する。例えば、リンクの渋滞情報がコード７２の速度範囲２５〜３５km/hで、そのリンクの交通状態がＳ２“渋滞→順調”と予測された場合には、平均速度の３０km/hに代えて速度範囲２５〜３５km/hの上限速度３５km/hを平均速度とする。
【００２２】
交通情報センター２０から配信される渋滞情報には時間遅れがあるため、上述した補正後の平均速度に対し、さらに時間遅れ補正係数を乗じて補正してもよい。この時間遅れ補正係数は実験等により設定すればよい。
【００２３】
このように、交通情報を予測して補正したリンク平均速度は、車載ナビゲーション装置１０において目的地までの最短時間経路を探索する際に利用される。従来は、表１に示す平均速度を用いて最短時間経路を探索していたため、平均速度と実際のリンク速度との誤差が大きく、正確な最短時間経路を探索することができなかった。この一実施の形態によれば、実際のリンク速度に近い正確な平均速度を求めることができるので、目的地までの正確な最短時間経路を探索することができる。
【００２４】
図３は一実施の形態の渋滞予測プログラムを示すフローチャートである。このフローチャートにより、一実施の形態の渋滞予測動作を整理して説明する。車載ナビゲーション装置１０のナビゲーションコントローラー１１は、イグニッションスイッチ（不図示）がオンするとこの渋滞予測プログラムを繰り返し実行する。
【００２５】
ステップ１において交通情報センター２０から渋滞情報を時間的な前後２回受信したか否かを確認し、渋滞情報を２回受信したらステップ２へ進む。ステップ２では、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報の平均速度（表１参照）に基づいて、上述したようにリンクごとの現在の交通状態を予測する（表２および図２参照）。次に、ステップ３でリンクごとの交通状態に基づいて上述したように平均速度を補正し、ステップ４でリンクごとの平均速度を交通情報記憶装置１６に記憶する。
【００２６】
このように、一実施の形態によれば、交通情報センターから渋滞情報を受信し、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在のリンクごとの平均速度を予測するようにしたので、道路環境が変化しても渋滞予測が可能であり、リンクごとの平均速度を正確に予測することができる。
【００２７】
また、一実施の形態によれば、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて、現在の交通状態が順調か、渋滞しつつあるか、渋滞しているか、渋滞が解消されつつあるかを判定するようにしたので、交通状態が順調から渋滞へ変化しているとき、あるいは交通状態が渋滞から順調へ変化しているときを把握することができ、交通状態が変化しているときのリンクごとの平均速度を正確に予測することができる。
【００２８】
さらに、一実施の形態によれば、推定結果のリンク平均速度に対し、交通情報センターから渋滞情報を配信する際の時間遅れ分を補正するようにしたので、さらに正確なリンク平均速度を予測することができる。
【００２９】
《一実施の形態の変形例》
なお、上述した一実施の形態では、交通情報センター２０から渋滞情報を受信し、車載ナビゲーション装置１０で渋滞予測を行う例を示したが、交通情報センター２０で各車両から送られる渋滞情報を集約し、時間的な前後２回の渋滞情報に基づいて渋滞予測を行い、予測結果の交通状態に基づいて補正したリンク平均速度を各車両に配信するようにしてもよい。この変形例の構成は図１に示す一実施の形態の構成と同様であり、説明を省略する。
【００３０】
図４は、交通情報センター２０で渋滞予測を行う場合の渋滞予測プログラムを示すフローチャートである。各車両の車載ナビゲーション装置１０は、車速センサー（不図示）により走行速度を検出して道路リンクごとの平均速度を演算し、表１に示す速度コードに変換して交通情報センター２０へ送信する。交通情報センター２０は、ステップ１１において各車両から渋滞情報を収集する。
【００３１】
ステップ１２で各車両から送られた渋滞情報を道路リンクごとに集約する。続くステップ１３において最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報の平均速度（表１参照）に基づいて、上述したようにリンクごとの現在の交通状態を予測する（表２および図２参照）。次に、ステップ１４でリンクごとの交通状態に基づいて上述したように平均速度を補正し、ステップ１５で補正後のリンク平均速度を各車両へ配信する。各車両では、交通情報センター２０から受信したリンク平均速度を交通情報記憶装置１６に記憶し、目的地までの最短時間経路の探索に利用する。
【００３２】
このように、一実施の形態の変形例によれば、複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信する情報センターにおいて、生成した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測するようにしたので、道路環境が変化しても渋滞予測が可能であり、リンクごとの平均速度を正確に予測することができる。
【００３３】
なお、上述した一実施の形態とその変形例では、時間的な前後２回の渋滞情報に基づいてリンクごとの交通状態を予測する例を示したが、時間的な前後３回またはそれ以上の回数の渋滞情報を用い、最小二乗法などにより交通状態を予測するようにしてもよい。
【００３４】
渋滞情報の速度コードごとの速度範囲と平均速度は表１に示すものに限定されない。また、交通状態の分類は表２に示す分類に限定されない。
【００３５】
上述した一実施の形態とその変形例では、渋滞度としてリンクごとの平均速度を例に上げて説明したが、渋滞度としてリンクごとの旅行時間を用いても上述した一実施の形態とその変形例と同様な効果が得られる。
【００３６】
特許請求の範囲の構成要素と一実施の形態の構成要素との対応関係は次の通りである。すなわち、車載ナビゲーション装置のナビゲーションコントローラー１１または交通情報センターの処理装置２１が交通情報推定手段および渋滞度予測手段を構成する。なお、以上の説明はあくまで一例であり、発明を解釈する際、上記の実施の形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項との対応関係になんら限定も拘束もされない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】一実施の形態の構成を示す図である。
【図２】リンク平均速度の時間変化の一例を示す図である。
【図３】一実施の形態の渋滞予測プログラムを示すフローチャートである。
【図４】交通情報センターで渋滞予測を行う場合のフローチャートである。
【符号の説明】
【００３８】
１０ 車載ナビゲーション装置
１１ ナビゲーションコントローラー
１２ 現在地検出装置
１３ 道路地図データベース
１４ ＶＩＣＳ受信機
１５ 通信装置
１６ 交通情報記憶装置
２０ 交通情報センター
２１ 処理装置
２２ 道路地図データベース
２３ 交通情報記憶装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の渋滞を予測する渋滞予測装置および渋滞予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通情報センターから提供されたリンクごとの過去の渋滞情報に基づいて、リンクごとの渋滞パターンとリンク間の渋滞の相関データを作成し、あるリンクの渋滞を予測するようにした渋滞予測システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この出願の発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
【特許文献１】特開２００４−２７２４０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の渋滞予測システムでは、交通情報センターから提供された過去の渋滞情報に基づいてリンクの渋滞パターンとリンク間の渋滞相関データを作成しているので、新しい施設ができたり交通規制が開始されて道路環境が変化した場合には、道路環境が変化した後の渋滞情報の蓄積がなく、しばらくの間は渋滞予測が困難になるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１） 交通情報センターから渋滞情報を受信する車載渋滞予測装置において、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測する。
（２） 複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信する情報センターの渋滞予測装置において、生成した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、道路環境が変化しても渋滞度を正確に予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は一実施の形態の構成を示す図である。車載ナビゲーション装置１０は目的地までの最短時間経路を探索し、車両周辺の道路地図を表示するとともに道路地図上に誘導経路と現在地を表示し、乗員を目的地まで誘導する。車載ナビゲーション装置１０は交通情報センター２０と通信を行い、道路交通情報の授受を行う。つまり、車載ナビゲーション装置１０を搭載した複数の車両がプローブ車両として機能し、道路交通情報を収集して交通情報センター２０へ送り、交通情報センター２０で複数の車両から送られた道路交通情報を集約してふたたび各車両へ配信する。この道路交通情報には渋滞情報や交通規制情報が含まれる。
【０００８】
車載ナビゲーション装置１０はナビゲーションコントローラー１１、現在地検出装置１２、道路地図データベース１３、ＶＩＣＳ受信機１４、通信装置１５、交通情報記憶装置１６、ディスプレイ１７などを備えている。現在地検出装置１２はＧＰＳ受信機（不図示）を備え、衛星航法により車両の現在地を検出する。なお、走行距離センサーと進行方位センサーを設け、車両の走行距離と進行方位に基づいて自律航法により現在地を検出する方法を併用してもよい。
【０００９】
道路地図データベース１３は道路地図データを記憶する記憶装置である。ＶＩＣＳ受信機１４はＦＭ多重放送、電波ビーコンおよび光ビーコンを受信し、渋滞情報、交通規制情報などを入手する。通信装置１５は携帯電話機や車載電話機により公衆電話回線を介して交通情報センター２０へアクセスし、道路交通情報を入手する。なお、交通情報センター２０から入手した道路交通情報には渋滞情報や交通規制情報が含まれる。
【００１０】
交通情報記憶装置１６は交通情報センター２０から入手した道路交通情報を記憶する記憶装置である。交通情報センター２０からＦＭ多重放送、電波および光ビーコン放送、公衆電話回線を介して車載ナビゲーション装置１０へ提供される渋滞情報は、表１に示すように、交差点などのノードに対応づけた“速度コード”または“平均速度”で提示され、各コードに対して速度範囲と平均速度が決められている。
【表１】
【００１１】
車載ナビゲーション装置１０では、道路地図データベース１３のノード−リンク対応テーブル（不図示）を用いてノードの渋滞情報をリンクの渋滞情報に変換し、交通情報記憶装置１６に記憶する。なお、交通情報センター２０の渋滞情報は所定時間ごと（例えば５分ごと）に配信される。
【００１２】
交通情報センター２０は処理装置２１、道路地図データベース２２、交通情報記憶装置２３、通信装置２４などを備えている。処理装置２１は通信装置２４を介して複数の車両に搭載された車載ナビゲーション装置１０から道路交通情報を入手し、集約して交通情報記憶装置２３へ記憶するとともに、通信装置２４を介して複数の車両の車載ナビゲーション装置１０へ配信する。道路地図データベース２２は道路地図データを記憶する記憶装置である。
【００１３】
次に、この一実施の形態の渋滞予測方法を説明する。一般に、一日中、一年中渋滞しているような道路はなく、渋滞は解消するものとしても問題はない。この一実施の形態では、表２に示すように、交通情報センター２０から提供されたリンクの平均速度に基づいてリンクの交通状態を４段階に分類する。
【表２】
【００１４】
図２にリンク平均速度の変化の一例を示す。コードＳ１は平均速度が４５km/h以上の“順調”な交通状態であり、コードＳ３は平均速度が２０km/h未満の“渋滞”している交通状態である。一方、コードＳ２とコードＳ３は平均速度がともに２０km/h以上、４５km/h未満であるが、コードＳ２は前回の平均速度より今回の平均速度が低くなり、リンクの平均速度が低下しつつある交通状態、すなわち“順調→渋滞”（渋滞になりつつある）の交通状態である。一方、コードＳ４は前回の平均速度より今回の平均速度が高くなり、リンク平均速度が上昇しつつある交通状態、すなわち“渋滞→順調”（渋滞が解消されつつある）の交通状態である。
【００１５】
次に、交通情報センター２０から受信した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報とに基づいて、現在の交通状態を予測する方法を説明する。
【００１６】
交通状態の予測対象の道路リンクに対し、リンクの最新の渋滞情報の平均速度とそれ以前の渋滞情報の平均速度とを比較し、表１および図２にしたがってリンクの交通状態を判定する。前後２回の平均速度がともに４５km/h以上のリンクは“順調”であるとし、前後２回の平均速度がともに２０km/h未満のリンクは“渋滞”であるとする。また、前後２回の平均速度がともに２０km/h以上、４５km/h未満で、かつ前回の平均速度より今回の平均速度が低下しているリンクは“順調→渋滞”であるとする。さらに、前後２回の平均速度がともに２０km/h以上、４５km/h未満で、かつ前回の平均速度より今回の平均速度が上昇しているリンクは“渋滞→順調”であるとする。
【００１７】
なお、前回の平均速度が４５km/h以上で、今回の平均速度が４５km/h未満の場合には、“順調”としてもよいし、“順調→渋滞”としてもよい。逆に、前回の平均速度が２０km/h未満で、今回の平均速度が２０km/h以上の場合には、“渋滞”としてもよいし、“渋滞→順調”としてもよい。時間的な前後２回の平均速度からリンクの交通状態を判定する際に、平均速度の変化にヒステリシスを設定して判定してもよい。
【００１８】
交通状態を予測する対象領域において、領域内のすべての道路リンクに対して上述した交通状態の判定を行い、４つの交通状態ごとのリンク数を調べる。そして、交通状態のリンク数の全リンク数に対する割合が最多の交通状態を、予測対象領域の現在の交通状態とする。なお、交通状態を予測する対象領域は、自車を中心とした地図領域、目的地までの誘導経路上の自車前方の地図領域、あるいは目的地周辺の地図領域など、任意の地図領域を設定することができる。
【００１９】
このように、この一実施の形態では、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報の、時間的に前後する２回の渋滞情報に基づいて任意の地図領域の現在の交通状態を予測することができるので、例えば新しくデパートや駅ができて道路環境が変化した場合でも、すぐに交通状態を正確に予測することができる。
【００２０】
次に、リンクの交通状態に応じてリンクの平均速度を補正し、正確なリンク平均速度を算出する方法を説明する。あるリンクに対する渋滞情報が表１に示すコード７１〜７３のいずれかであり、そのリンクの交通状態がＳ２“順調→渋滞”と予測された場合には、平均速度が低下しているのであるから、平均速度に代えて各速度コードに対応する速度範囲の下限値を平均速度に採用する。例えば、リンクの渋滞情報がコード７２の速度範囲２５〜３５km/hで、そのリンクの交通状態がＳ２“順調→渋滞”と予測された場合には、平均速度の３０km/hに代えて速度範囲２５〜３５km/hの下限速度２５km/hを平均速度とする。
【００２１】
また、あるリンクに対する渋滞情報が表１に示すコード７１〜７３のいずれかであり、そのリンクの交通状態がＳ４“渋滞→順調”と予測された場合には、平均速度が上昇しているのであるから、平均速度に代えて各速度コードに対応する速度範囲の上限値を平均速度に採用する。例えば、リンクの渋滞情報がコード７２の速度範囲２５〜３５km/hで、そのリンクの交通状態がＳ２“渋滞→順調”と予測された場合には、平均速度の３０km/hに代えて速度範囲２５〜３５km/hの上限速度３５km/hを平均速度とする。
【００２２】
交通情報センター２０から配信される渋滞情報には時間遅れがあるため、上述した補正後の平均速度に対し、さらに時間遅れ補正係数を乗じて補正してもよい。この時間遅れ補正係数は実験等により設定すればよい。
【００２３】
このように、交通情報を予測して補正したリンク平均速度は、車載ナビゲーション装置１０において目的地までの最短時間経路を探索する際に利用される。従来は、表１に示す平均速度を用いて最短時間経路を探索していたため、平均速度と実際のリンク速度との誤差が大きく、正確な最短時間経路を探索することができなかった。この一実施の形態によれば、実際のリンク速度に近い正確な平均速度を求めることができるので、目的地までの正確な最短時間経路を探索することができる。
【００２４】
図３は一実施の形態の渋滞予測プログラムを示すフローチャートである。このフローチャートにより、一実施の形態の渋滞予測動作を整理して説明する。車載ナビゲーション装置１０のナビゲーションコントローラー１１は、イグニッションスイッチ（不図示）がオンするとこの渋滞予測プログラムを繰り返し実行する。
【００２５】
ステップ１において交通情報センター２０から渋滞情報を時間的な前後２回受信したか否かを確認し、渋滞情報を２回受信したらステップ２へ進む。ステップ２では、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報の平均速度（表１参照）に基づいて、上述したようにリンクごとの現在の交通状態を予測する（表２および図２参照）。次に、ステップ３でリンクごとの交通状態に基づいて上述したように平均速度を補正し、ステップ４でリンクごとの平均速度を交通情報記憶装置１６に記憶する。
【００２６】
このように、一実施の形態によれば、交通情報センターから渋滞情報を受信し、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在のリンクごとの平均速度を予測するようにしたので、道路環境が変化しても渋滞予測が可能であり、リンクごとの平均速度を正確に予測することができる。
【００２７】
また、一実施の形態によれば、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて、現在の交通状態が順調か、渋滞しつつあるか、渋滞しているか、渋滞が解消されつつあるかを判定するようにしたので、交通状態が順調から渋滞へ変化しているとき、あるいは交通状態が渋滞から順調へ変化しているときを把握することができ、交通状態が変化しているときのリンクごとの平均速度を正確に予測することができる。
【００２８】
さらに、一実施の形態によれば、推定結果のリンク平均速度に対し、交通情報センターから渋滞情報を配信する際の時間遅れ分を補正するようにしたので、さらに正確なリンク平均速度を予測することができる。
【００２９】
《一実施の形態の変形例》
なお、上述した一実施の形態では、交通情報センター２０から渋滞情報を受信し、車載ナビゲーション装置１０で渋滞予測を行う例を示したが、交通情報センター２０で各車両から送られる渋滞情報を集約し、時間的な前後２回の渋滞情報に基づいて渋滞予測を行い、予測結果の交通状態に基づいて補正したリンク平均速度を各車両に配信するようにしてもよい。この変形例の構成は図１に示す一実施の形態の構成と同様であり、説明を省略する。
【００３０】
図４は、交通情報センター２０で渋滞予測を行う場合の渋滞予測プログラムを示すフローチャートである。各車両の車載ナビゲーション装置１０は、車速センサー（不図示）により走行速度を検出して道路リンクごとの平均速度を演算し、表１に示す速度コードに変換して交通情報センター２０へ送信する。交通情報センター２０は、ステップ１１において各車両から渋滞情報を収集する。
【００３１】
ステップ１２で各車両から送られた渋滞情報を道路リンクごとに集約する。続くステップ１３において最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報の平均速度（表１参照）に基づいて、上述したようにリンクごとの現在の交通状態を予測する（表２および図２参照）。次に、ステップ１４でリンクごとの交通状態に基づいて上述したように平均速度を補正し、ステップ１５で補正後のリンク平均速度を各車両へ配信する。各車両では、交通情報センター２０から受信したリンク平均速度を交通情報記憶装置１６に記憶し、目的地までの最短時間経路の探索に利用する。
【００３２】
このように、一実施の形態の変形例によれば、複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信する情報センターにおいて、生成した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測するようにしたので、道路環境が変化しても渋滞予測が可能であり、リンクごとの平均速度を正確に予測することができる。
【００３３】
なお、上述した一実施の形態とその変形例では、時間的な前後２回の渋滞情報に基づいてリンクごとの交通状態を予測する例を示したが、時間的な前後３回またはそれ以上の回数の渋滞情報を用い、最小二乗法などにより交通状態を予測するようにしてもよい。
【００３４】
渋滞情報の速度コードごとの速度範囲と平均速度は表１に示すものに限定されない。また、交通状態の分類は表２に示す分類に限定されない。
【００３５】
上述した一実施の形態とその変形例では、渋滞度としてリンクごとの平均速度を例に上げて説明したが、渋滞度としてリンクごとの旅行時間を用いても上述した一実施の形態とその変形例と同様な効果が得られる。
【００３６】
特許請求の範囲の構成要素と一実施の形態の構成要素との対応関係は次の通りである。すなわち、車載ナビゲーション装置のナビゲーションコントローラー１１または交通情報センターの処理装置２１が交通情報推定手段および渋滞度予測手段を構成する。なお、以上の説明はあくまで一例であり、発明を解釈する際、上記の実施の形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項との対応関係になんら限定も拘束もされない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】一実施の形態の構成を示す図である。
【図２】リンク平均速度の時間変化の一例を示す図である。
【図３】一実施の形態の渋滞予測プログラムを示すフローチャートである。
【図４】交通情報センターで渋滞予測を行う場合のフローチャートである。
【符号の説明】
【００３８】
１０ 車載ナビゲーション装置
１１ ナビゲーションコントローラー
１２ 現在地検出装置
１３ 道路地図データベース
１４ ＶＩＣＳ受信機
１５ 通信装置
１６ 交通情報記憶装置
２０ 交通情報センター
２１ 処理装置
２２ 道路地図データベース
２３ 交通情報記憶装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通情報センターから渋滞情報を受信する車載渋滞予測装置であって、
前記交通情報センターから受信した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定する交通状態推定手段と、
前記最新の渋滞情報と前記推定結果の現在の交通状態に基づいて、現在の渋滞度を予測する渋滞度予測手段とを備えることを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の渋滞予測装置において、
前記交通情報センターは、複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項３】
複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信する情報センターの渋滞予測装置であって、
前記生成した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定する交通状態推定手段と、
前記最新の渋滞情報と前記推定結果の現在の交通状態に基づいて、現在の渋滞度を予測する渋滞度予測手段とを備えることを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの項に記載の渋滞予測装置において、
前記渋滞情報の渋滞度は道路リンクごとの平均速度で表され、前記渋滞度予測手段は、前記最新の渋滞情報と前記推定結果の現在の交通状態に基づいて道路リンクごとの現在の平均速度を予測することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれかの項に記載の渋滞予測装置において、
前記渋滞情報の渋滞度は道路リンクごとの旅行時間で表され、前記渋滞度予測手段は、前記最新の渋滞情報と前記推定結果の現在の交通状態に基づいて道路リンクごとの現在の旅行時間を予測することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかの項に記載の渋滞予測装置において、
前記交通状態推定手段は、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて、現在の交通状態が順調か、渋滞しつつあるか、渋滞しているか、渋滞が解消されつつあるかを判定することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかの項に記載の渋滞予測装置において、
前記渋滞予測手段は、前記推定結果の渋滞度に対し、前記交通情報センターから渋滞情報を配信する際の時間遅れ分を補正することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項８】
交通情報センターから渋滞情報を受信する車両の渋滞予測方法であって、
最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項９】
複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信する情報センターの渋滞予測方法であって、
生成した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測することを特徴とする渋滞予測方法。
【請求項１】
交通情報センターから渋滞情報を受信する車載渋滞予測装置であって、
前記交通情報センターから受信した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定する交通状態推定手段と、
前記最新の渋滞情報と前記推定結果の現在の交通状態に基づいて、現在の渋滞度を予測する渋滞度予測手段とを備えることを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の渋滞予測装置において、
前記交通情報センターは、複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項３】
複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信する情報センターの渋滞予測装置であって、
前記生成した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定する交通状態推定手段と、
前記最新の渋滞情報と前記推定結果の現在の交通状態に基づいて、現在の渋滞度を予測する渋滞度予測手段とを備えることを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの項に記載の渋滞予測装置において、
前記渋滞情報の渋滞度は道路リンクごとの平均速度で表され、前記渋滞度予測手段は、前記最新の渋滞情報と前記推定結果の現在の交通状態に基づいて道路リンクごとの現在の平均速度を予測することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれかの項に記載の渋滞予測装置において、
前記渋滞情報の渋滞度は道路リンクごとの旅行時間で表され、前記渋滞度予測手段は、前記最新の渋滞情報と前記推定結果の現在の交通状態に基づいて道路リンクごとの現在の旅行時間を予測することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかの項に記載の渋滞予測装置において、
前記交通状態推定手段は、最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて、現在の交通状態が順調か、渋滞しつつあるか、渋滞しているか、渋滞が解消されつつあるかを判定することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかの項に記載の渋滞予測装置において、
前記渋滞予測手段は、前記推定結果の渋滞度に対し、前記交通情報センターから渋滞情報を配信する際の時間遅れ分を補正することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項８】
交通情報センターから渋滞情報を受信する車両の渋滞予測方法であって、
最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測することを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項９】
複数の車両から道路リンクごとの渋滞度を入手し、それらを集約して渋滞情報を生成し、各車両へ配信する情報センターの渋滞予測方法であって、
生成した最新の渋滞情報とそれ以前の渋滞情報との変化に基づいて現在の交通状態を推定し、最新の渋滞情報と推定結果の現在の交通状態に基づいて現在の渋滞度を予測することを特徴とする渋滞予測方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００７−１１５５８（Ｐ２００７−１１５５８Ａ）
【公開日】平成１９年１月１８日（２００７．１．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１８９７０２（Ｐ２００５−１８９７０２）
【出願日】平成１７年６月２９日（２００５．６．２９）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１月１８日（２００７．１．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年６月２９日（２００５．６．２９）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
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