車線誘導装置、ナビゲーション装置
【課題】車線毎の交通量を予測して、最適な交通情報予測、これに基づく最適な車線誘導を行えるナビゲーション装置を提供する。
【解決手段】車両に対して車線誘導する車線誘導装置において、前記車両の進行方向が複数車線に亘って存在する状況における当該車線毎の混雑レベルを判定し、前記車両を混雑レベルの低い車線に誘導する。
【解決手段】車両に対して車線誘導する車線誘導装置において、前記車両の進行方向が複数車線に亘って存在する状況における当該車線毎の混雑レベルを判定し、前記車両を混雑レベルの低い車線に誘導する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ナビゲーション装置、特に周辺情報を用いた車線誘導装置およびナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カーナビゲーション装置では、ルート探索方法として最短距離ルート探索、最速ルート探索、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System，登録商標）を利用した渋滞回避ルート探索などが提案されている。また、この探索結果のルートを走行時、複数の車線を有する交差点の右折／左折／直進などの車線情報から車線誘導を行うナビゲーション機能を有するものが一般的である（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１４７２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のカーナビゲーション装置では、ＶＩＣＳを利用した渋滞情報を考慮した探索システムはあるが、車線毎の混雑レベルを考慮しないため、混雑レベル予測の精度が低く、また、複数車線を有する道路走行時に、車線毎の混雑レベルに差異が生じ、混雑した車線を走行してしまうことがあった。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、上述した従来の技術が有する課題を解消し、車線毎の交通量を予測して、最適な交通情報予測、これに基づく最適な車線誘導を行える車線誘導装置およびナビゲーション装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、車両に対して車線誘導する車線誘導装置において、前記車両の進行方向が複数車線に亘って存在する状況における当該車線毎の混雑レベルを判定し、前記車両を混雑レベルの低い車線に誘導することを特徴とする。
この場合において、前記混雑レベルは、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出してもよい。
前記混雑レベルは、信号機情報と、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出してもよい。
【０００７】
また、本発明は、目的地までのルート探索が可能なナビゲーション装置において、探索ルートの周辺施設の情報を取得し、この周辺施設情報に基づいて探索ルートの混雑レベルを判定する判定部を備えたことを特徴とする。
この場合において、前記情報は周辺施設の日時毎の利用度、駐車場の規模、及び駐車場までの距離を含んでもよい。
前記混雑レベルは、信号機情報と、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出してもよい。
探索ルートに片側複数車線の幅広道路を含み、前記判定部が幅広道路の車線毎の混雑レベルを判定する、ようにしてもよい。
目的地までのルート探索が可能なナビゲーション装置において、探索ルートを複数ルート選定し、いずれかのルートに片側複数車線の幅広道路を含むとき、前記幅広道路の交差点間における車線毎の混雑レベルを判定し、最も混雑レベルの低い車線を含むルートを特定し、このルートを含む複数ルートのうち、最も目的地までの到達予想時間の少ないルートを推奨ルートとして特定する、ようにしてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、車両の進行方向が複数車線に亘って存在する状況において車両を混雑レベルの低い車線へと誘導するので、混雑した車線を走行してしまうことを防止することができる。
本発明によれば、周辺施設に関する周辺施設情報と、車線の進行方向に関する車線情報とに基づいて、車線毎の混雑レベルを算出するので、混雑レベルの正確性を向上させることができる。
本発明によれば、信号機情報を加味して、車線毎の混雑レベルを算出するので、混雑レベルの正確性をより一層向上させることができる。
本発明によれば、探索ルートの周辺施設の情報を取得し、この周辺施設情報に基づいて探索ルートの車線の混雑レベルを判定するので、実際の交通状況と近い高精度な交通情報予測が可能となり、最適な車線誘導を行うことができる。
本発明によれば、前記情報は周辺施設の日時毎の利用度、駐車場の規模、及び駐車場までの距離を含むので、より高精度な交通情報予測が可能となる。
本発明によれば、信号機情報と、車両の左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて、車線の混雑レベルを算出するので、より一層高精度な交通情報予測が可能となる。
本発明によれば、探索ルートに片側複数車線の幅広道路を含むときは、幅広道路の車線毎の混雑レベルを判定するので、探索ルートにおける目的地到達時間の予測精度を向上させることができる。
本発明によれば、目的地までのルートを複数ルート選定した場合、片側複数車線の幅広道路を含むルートについては、当該幅広道路における車線毎の混雑レベルを判定し、最も混雑レベルの低い車線を含む経路を推奨経路として特定し、この推奨経路を含む前記複数ルートについて目的地到達時間を予測して比較するので、目的地到達時間が最も少なくなる推奨ルートを正確に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る車線誘導装置の機能ブロック図である。
【図２】信号機情報パラメータの種類を示す図表である。
【図３】車線情報パラメータの種類を示す図表である。
【図４】周辺情報パラメータの構成を示す図表である。
【図５】周辺情報パラメータの一例を示す図表である。
【図６】周辺情報パラメータのレベル分けの一例を示す図表である。
【図７】ナビゲーション装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】ナビゲーション装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】周辺情報パラメータの重み付け処理の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る幅広道路の交差点を模式的に示す図である。
【図１１】別実施形態に係るナビゲーション装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る車線誘導装置すなわちナビゲーション装置１の機能構成を示すブロック図である。ナビゲーション装置１は、モニタ３、タッチパネル５、スピーカ７、マイク９、制御部１１、ＲＯＭ１３、ＤＲＡＭ(Dynamic RAM)１５、ＳＲＡＭ（Static RAM）１７、表示処理部１９、音声処理部２１、入力部２３、通信部２５、位置検出部２７、および、記憶部２９を備えている。
ナビゲーション装置１には車両のアクセサリー電源が供給され、アクセサリー電源をオンにする動作（ＡＣＣ＿ＯＮ）で起動する。
制御部１１は、図示しないメインＣＰＵ及びその周辺回路を有し、ナビゲーション装置１の各部を制御するコンピューターとして機能する。ナビゲーション装置１の各種機能は、制御部１１が各種プログラムを実行してナビゲーション装置１の各部を制御することにより実現される。制御部１１は、位置検出部２７等から得た情報に基づき車両の現在位置を示す測位情報（位置、移動方向、速度）を演算する演算処理、マップマッチング処理、ルート探索やルート案内のための演算処理等を実行する演算処理部として機能する。周辺回路は、現在時刻を計時するＲＴＣ（リアルタイムクロック）等を含んでいる。
【００１１】
ＲＯＭ１３は不揮発性のメモリであり、制御部１１が実行する基本制御プログラム等を不揮発的に記憶する。ＤＲＡＭ１５は揮発性のメモリであり、制御部１１が処理するデータ等を一時的に記憶するワークエリアを形成する。また、ＳＲＡＭ１７もＤＲＡＭ１５と同様に揮発性メモリであり、制御部１１が処理するデータ等を一時的に記憶する。ＳＲＡＭ１７には、車両のアクセサリー電源がオフになっている間も車両のバッテリーからバックアップ電源が供給されており、ナビゲーション装置１の電源がオフになっている間もデータを保存できる。
表示処理部１９は、制御部１１の制御に従って、基本動作を指定するためのメニュー画面、ルート案内用の地図表示画面、目的地等を指定するナビゲーション操作画面、適切な車線を案内するための車線誘導画面などをモニタ３に表示させる。
モニタ３の表示面にはタッチパネル５が重畳配置され、モニタ３の表示面に対する接触操作をタッチパネル５により検知して、入力を受け付ける構成となっている。タッチパネル５における操作位置の座標は入力部２３により検出され、入力部２３は、操作位置の座標を示す情報を制御部１１に出力する。制御部１１は、表示処理部１９の制御により表示中の画像と入力部２３が検出した座標とをもとに操作内容を判別して、この操作に対応する動作を行う。
【００１２】
音声処理部２１は、制御部１１の制御に従って、制御部１１から入力される音声データまたは記憶部２９から読み出した音声データをアナログ音声信号に変換して増幅し、スピーカ７に出力して、スピーカ７から音声を出力する。また、音声処理部２１は、マイク９から入力されるアナログ音声信号を量子化してデジタル音声データを生成し、制御部１１に出力する。
通信部２５は、外部サーバー５０からの情報取得手段として機能する。通信部２５は、例えばインターネット等のネットワーク４０に接続され、制御部１１の制御に従って、情報の要求信号を外部サーバー５０に発信し、外部サーバー５０から車線情報である車線情報パラメータＬＰ、信号機情報である信号機情報パラメータＳＰ、および周辺施設およびイベント（以下、周辺施設と記載する）に関する周辺情報パラメータＡＰを受信して制御部１１に出力する。
【００１３】
位置検出部２７は、車両の絶対位置及び方位を検出する絶対位置方位検出部３１と、相対方位等を検出する相対方位検出部３３と、車両状況を示す信号を入力する車両データ処理部３５とを備えている。
絶対位置方位検出部３１は、ＧＰＳユニットを有し、ＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ衛星からのＧＰＳ電波を受信して、ＧＰＳ電波に重畳されたＧＰＳ信号から、車両の現在地（自車位置）を示す位置座標と移動方向とを演算により取得し、これらの情報を制御部１１に出力する。
相対方位検出部３３は、ジャイロセンサーや加速度センサーを有し、ジャイロセンサーにより車両の相対的な方位（例えば、ヨー軸方向の旋回量）を検出し、加速度センサーにより車両の加速度（例えば、進行方向に対する車両の傾き）を検出し、これらの情報を制御部１１に出力する。
【００１４】
車両データ処理部３５には、車両の状況を示す信号として、車速パルス信号及びパーキングブレーキ信号が入力される。車速パルス信号は、車速に比例するパルス信号であり、パーキングブレーキ信号は、車両が具備するパーキングブレーキが作動状態か非作動状態かを示す信号である。車両データ処理部３５は、車速パルス信号に基づいて車速を検出する車速検出部として機能すると共に、車速パルス信号及びパーキングブレーキ信号に基づいて、車両が走行中であるか、停車したかを判別する停車検出部としても機能する。これらの検出結果は、制御部１１に出力される。
【００１５】
記憶部２９は、地図情報や目的地を探索するための情報を備えた地図データベースＭＤを記憶する大容量の記憶装置である。
地図データベースＭＤは、ナビゲーション用の地図（地図データ）として、表示用の地図画像データ、ルート案内等に利用される道路データ、地図上の各地点の位置情報、各地点に割り当てられた市町村名、番地等の住所情報、各地点に存在する施設に関する施設情報等を含んでいる。施設情報には、各施設の正式名称、略称、住所、電話番号、地図上の位置等の当該施設を特定するための情報等が含まれる。
【００１６】
外部サーバー５０は、信号機情報パラメータデータベースＳＰＤＢと、車線情報パラメータデータベースＬＰＤＢと、周辺情報パラメータデータベースＡＰＤＢとを備えており、ナビゲーション装置１からの情報要求信号に応答して、信号機情報パラメータＳＰ、車線情報パラメータＬＰ、および周辺情報パラメータＡＰを送信する。
信号機情報パラメータデータベースＳＰＤＢは、信号機情報パラメータＳＰを有し、信号機情報パラメータＳＰは、図２に示すように、信号機の種類を示す指標であり、「１．時差式信号機」、「２．感応式信号機」の２種類が存在する。
車線情報パラメータデータベースＬＰＤＢは、車線情報パラメータＬＰを有し、車線情報パラメータＬＰは、図３に示すように、前方の交差点における進行可能方向を示す指標であり、「１．左折のみ可能」、「２．左折／直進可能」、「３．直進のみ可能」、「４．右折／直進可能」、「５．右折のみ可能」の５種類が存在する。
周辺情報パラメータデータベースＡＰＤＢは、周辺情報パラメータＡＰを有し、周辺情報パラメータＡＰは、図４に示すように、「１．施設：日時毎の利用度」、「２．施設：併設／近隣駐車場規模」、「３．イベント：日時毎の利用度」、「４．イベント：併設／近隣駐車場規模」から構成される。
【００１７】
図５は、周辺情報パラメータＡＰの一例を示す。
この周辺情報パラメータＡＰは、情報取得日時における、ある交差点の左折方向周辺情報パラメータである。この交差点の左折方向では、存在する周辺施設のデータに基づき、「１．施設：日時毎の利用度」は、午前０時から午前４時まで、徐々に高くなり、午前５時および午前６時がピークとなり、一旦減少に転じ、再び上昇し、午後８時（２０時）および午後９時（２１時）がピークとなる。また、「２．施設：併設／近隣駐車場規模」は、日時によらず３（中程度）の情報となる。なお、当該交差点における「左折方向の周辺施設」に該当するイベントは存在しないため、「３．イベント：日時毎の利用度」、「４．イベント：併設／近隣駐車場規模」の情報は入力されない。
【００１８】
図５中に表示される、１（少ない）、２（少ない）、３（中）、４（多い）などの数字は、周辺情報パラメータＡＰの段階分けである。
例えば、図６に示すように、「施設：日時毎の利用度」は、「毎時来場者数：５０００人以上」を最高の５として、人数減少に応じて４〜１となるように５段階に段階分けされている。「施設：併設／近隣駐車場規模」は、「収容可能台数：５０００台以上」を最高の５として、台数減少に応じて４〜１となるように５段階に段階分けされている。「施設：併設／近隣駐車場距離」は「施設との距離：９９ｍ以下」を最高の３として、距離増加に応じて２、１となるように３段階に段階分けされている。
「イベント：日時毎の利用度」は「毎時来場者数：５０００人以上」を最高の５として、人数減少に応じて４〜１となるように５段階に段階分けされている。「イベント：併設／近隣駐車場規模」は、「収容可能台数：５０００台以上」を最高の５として、台数減少に応じて４〜１となるように５段階に段階分けされている。「イベント：併設／近隣駐車場距離」は「会場との距離：９９ｍ以下」を最高の３として、距離増加に応じて２、１となるように３段階に段階分けされている。
【００１９】
図７及び図８は、ナビゲーション装置１の動作を示すフローチャートである。
この処理フローでは、ステップＳＡ４〜ステップＳＡ１６でメイン処理を行い、その中でも、ステップＳＡ５〜ステップＳＡ１１でパラメータ取得処理を行い、ステップＳＡ８〜ステップＳＡ１４で信号機間通過時間予測処理を行う。
目的地案内最速ルート検索処理を開始すると（ステップＳＡ１）、「最短距離」条件により現在地から目的地までのルート探索を行い、「最短距離」条件への合致度が高い順にＮ本の候補ルートを検出する（ステップＳＡ２）。
ルート１（ｎ＝１）を選択すると（ステップＳＡ３）、ルート１における目的地到達予想時間算出処理を開始する。（ステップＳＡ４）。
【００２０】
ついで、外部サーバー５０からのパラメータ取得処理（ステップＳＡ５〜ステップＳＡ１１）を行う。具体的には、ルート１周辺の各パラメータの最新情報取得を開始し（ステップＳＡ５）、図４に示す、ルート１周辺の周辺情報パラメータＡＰを取得し（ステップＳＡ６）、ルート１における信号機を検出し（ステップＳＡ７）、ルート１における各信号機間の通過予想時間算出を開始する（ステップＳＡ８）。
このステップＳＡ８を経た後も、パラメータ取得処理を継続する（ステップＳＡ９〜ＳＡ１１）。具体的には、図２に示す、ルート１における各信号機間の信号機情報パラメータＳＰを取得し（ステップＳＡ９）、図３に示す、ルート１における各信号機間の車線情報パラメータＬＰを取得して（ステップＳＡ１０）、最新情報取得処理を終了する（ステップＳＡ１１）。
【００２１】
通過時間予測処理（ステップＳＡ８〜ステップＳＡ１４）では、ステップＳＡ８で処理を開始し、パラメータ取得処理（ステップＳＡ５〜ステップＳＡ１１）で取得したパラメータに基づいて、ルート１における各信号機間の各車線の混雑予測の重み付けを行う（ステップＳＡ１２）。
この重み付けは、図９に示すように、パラメータの段階と重要度計数を乗算して行われる。「施設：日時毎の利用度」には係数５、「施設：併設／近隣駐車場規模」には係数３、「施設：併設／近隣駐車場距離」には係数３、「イベント：日時毎の利用度」には係数８、「イベント：併設／近隣駐車場規模」には係数３、「イベント：併設／近隣駐車場距離」には係数３を乗算し、これらを合算した数値を、混雑点数として算出する。この処理では、「施設日時毎の利用度」及び「イベント日時毎の利用度」の係数が高く、混雑点数に与える影響が大きくなっている。
【００２２】
つぎに、ルート１の各信号機間の通過予想時間を算出する（ステップＳＡ１３）。この通過予想時間は、前方の信号機における、右折、左折、直進の各方向の周辺施設情報を基に算出した、上述した混雑点数に基づいて、混雑レベルを求め、この混雑レベルに従って、各信号機間の通過予想時間を算出する。
ステップＳＡ１３では、図１０に示すように、ルート１に片側複数車線の道路（以下、幅広道路という。）を含む場合、この幅広道路における各信号機間の混雑レベルは、車線毎に算出される。例えば、ルート１の中で、交差点Ｋが直進であれば、３つの車線Ｚ１〜Ｚ３が直進矢印で、すべての車線の走行が可能であるから、この場合には、上述した周辺施設情報を基に、各車線Ｚ１〜Ｚ３の混雑レベルが算出される。ただし、ルート１の中で交差点Ｋが右折であれば、右車線Ｚ３以外の選択はなく、また交差点Ｋが左折であれば、左車線Ｚ１以外の選択はないので、この場合には、車線毎の混雑レベルの算出は行われず、道路自体の混雑レベルとして算出される。
【００２３】
各信号機間の通過予想時間算出が終了すると（ステップＳＡ１４）、ルート１における目的地到達予想時間を算出する（ステップＳＡ１５）。目的地到達予想時間の算出は、上述した各信号機間の通過予想時間の合算で求められ、従って、ルート１において、片側複数車線の幅広道路（不図示）を含む場合には、最も混雑レベルの少ない車線（例えば、左車線Ｚ１）を使っての、当該ルート１における目的地到達予想時間となる。
本実施の形態では、探索ルートが片側複数車線のいわゆる幅広道路を含む場合であっても、最も混雑レベルの少ない車線を使って、当該全ルートにおける目的地到達予想時間を算出するため、目的地到達時間の予測精度を向上させることができ、目的地案内最速ルートを精度良く選択できる。
【００２４】
ルート１における目的地到達予想時間の算出を終了すると（ステップＳＡ１６）、図８に示すステップＳＡ１７に移行し、Ｎ本の候補ルートすべてに対して順次、上述した処理が実施されたか否かを判定し（ステップＳＡ１７）、未処理の候補ルートが存在すると、処理対象ルートの順番を表す変数であるｎを１増加し（ステップＳＡ１８）、次の候補ルートに対してステップＳ４からステップＳ１６までの処理を実行する。
一方、ステップＳＡ１７で、未処理の候補ルートが無くなったとき、ステップＳＡ１９に移行し、Ｎ本のルートの目的地到達予想時間を比較し、目的地到達予想時間が最も少なくなるルートを目的地案内最速ルート（推奨ルート）として設定し（ステップＳＡ２０）、目的地案内最速ルート検索処理を終了する（ステップＳＡ２１）。
この場合、地図上に当該ルート、現在地、および目的地到達予想時間が表示された画面をモニタ３に表示させて処理を終了する。
【００２５】
本実施形態によれば、探索ルートの周辺施設の情報を取得し、この周辺施設情報に基づいて探索ルートの車線の混雑レベルを判定するので、実際の交通状況と近い高精度な交通情報予測が可能となる。また、周辺施設情報は周辺情報パラメータＡＰであり、周辺施設の日時毎の利用度、駐車場の規模、及び駐車場までの距離を含むので、より高精度な交通情報予測が可能となる。さらに、前方の信号機に関する信号機情報パラメータＳＰと、車両の左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺情報パラメータＡＰと、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報パラメータＬＰとに基づいて、各信号間の車線の混雑レベルを算出するので、より一層高精度な交通情報予測が可能となる。
また、本実施形態によれば、目的地までのルートを複数ルート選定したうえで、片側複数車線の幅広道路を含むルートについては、当該幅広道路における車線毎の混雑レベルを判定し、最も混雑レベルの低い車線を含むルートを特定し、このルートを含む前記複数ルートについて目的地到達時間を予測して比較するので、目的地到達時間が最も少なくなる推奨ルートを正確に特定することができる。
【００２６】
本実施形態によれば、図１０に示すように、最も混雑レベルの少ない車線（例えば、左車線Ｚ１）への車線誘導を行ってもよい。
上記目的地案内最速ルートにおいて、交差点Ｋの直進が含まれる場合、制御部１１は、交差点Ｋに至る、信号機間通過時間予測処理（ステップＳＡ８〜ステップＳＡ１４）を、車線毎に行い、車線毎の混雑レベルを算出する。そして、算出結果において、左車線Ｚ１の混雑レベルが最も少ないと判定した場合、制御部１１は、車両が当該交差点Ｋの前の交差点を越えたあたりで、当該車両を左車線Ｚ１に誘導すべく、スピーカ７から音声を出力指示する構成としてもよい。
本実施形態では、高精度な交通情報予測に基づいて車両を誘導するので、最適な車両誘導ができ、意に反して混雑した車線を走行してしまうことを防止できる。
【００２７】
つぎに、この車線誘導の別の実施形態を説明する。
この車線誘導はルート検索が行われていない場合であっても、例えば以下の手順により実現が可能である。制御部１１は、記憶部２９に記憶した地図データベースＭＤと、位置検出部２７からの自車位置とに基づいて、例えば図１０に示すように、車両が片側複数車線の幅広道路に進入したことを検知可能である。車両が片側複数車線の幅広道路に進入した場合には、図１１に示すように、前方の交差点Ｋにおけるパラメータの最新情報取得を開始し（ステップＳＡ３１）、例えば図４に示すような、交差点Ｋ周辺の周辺情報パラメータＡＰを取得し（ステップＳＡ３２）、交差点Ｋの信号機情報パラメータＳＰを取得し（ステップＳＡ３３）、例えば図３に示すような、交差点Ｋの車線情報パラメータＬＰを取得して（ステップＳＡ３４）、最新情報取得処理を終了する（ステップＳＡ３５）。
【００２８】
そして、これら取得した各パラメータに基づいて、交差点Ｋにおける各車線Ｚ１〜Ｚ３の混雑予測の重み付けを行う（ステップＳＡ３６）。この重み付けは、図９に示すように、パラメータの段階と重要度計数を乗算して行われる。「施設：日時毎の利用度」には係数５、「施設：併設／近隣駐車場規模」には係数３、「施設：併設／近隣駐車場距離」には係数３、「イベント：日時毎の利用度」には係数８、「イベント：併設／近隣駐車場規模」には係数３、「イベント：併設／近隣駐車場距離」には係数３を乗算し、これらを合算した数値を、混雑点数として算出する。
最後に、混雑点数の最も少ない車線（例えば、左車線Ｚ１）を、最も混雑レベルの少ない車線（例えば、左車線Ｚ１）として、制御部１１は、車両が幅広道路に進入したあたりで、当該車両を最も混雑レベルの少ない車線（左車線Ｚ１）に誘導すべく、スピーカ７から音声を出力指示する。
【００２９】
ステップＳＡ３１〜ステップＳＡ３６の処理は、車両が、片側複数車線の幅広道路に進入するたびに実行される。
本実施形態では、高精度な交通情報予測に基づいて車両を誘導するので、最適な車両誘導ができ、意に反して混雑した車線を走行してしまうことを防止できる。
本実施形態によれば、周辺施設に関する周辺施設情報と、車線の進行方向に関する車線情報とに基づいて、車線毎の混雑レベルを算出するので、混雑レベルの正確性を向上させることができる。
本実施形態によれば、前方の信号機に関する信号機情報を加味して、車線毎の混雑レベルを算出するので、混雑レベルの正確性をより一層向上させることができる。
なお、適宜の範囲に亘るすべての交差点に対し、予め、ステップＳＡ３１〜ステップＳＡ３６の処理を実行し、該当する交差点の車線毎の混雑レベルを算出しておいて、車両が片側複数車線の幅広道路に進入するたびに、混雑レベルの低い、該当する車線への誘導をおこなうようにしてもよい。
【００３０】
上述した実施形態は、あくまで本発明の一態様に過ぎず、本発明の範囲内で任意に変形が可能である。上記実施形態では、目的地到達最速ルート検索処理において、複数の候補ルートを探索する際に、周辺施設の情報を考慮しない従来の最速ルート探索条件を用いてルート探索を行い、探索条件への合致度が高い順に複数のルートを選定して候補ルートとしているが、この探索条件は「最短距離」条件に限定されず、「通常」条件や「渋滞回避」条件であってもよい。
また、本実施形態では、混雑レベルの最も低い車線に車両を誘導する際に、スピーカ７から音声を出力指示する構成としたが、モニタ３に、車両誘導用の画面を表示する構成としても良い。
【符号の説明】
【００３１】
３ モニタ
７ スピーカ
１０ ナビゲーション装置
１１ 制御部
１９ 表示処理部
２１ 音声処理部
２５ 通信部
２７ 位置検出部
２９ 記憶部
４０ ネットワーク
５０ 外部サーバー
ＡＰ 周辺情報パラメータ
ＬＰ 車線情報パラメータ
ＭＤ 地図データベース
ＳＰ 信号機情報パラメータ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ナビゲーション装置、特に周辺情報を用いた車線誘導装置およびナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カーナビゲーション装置では、ルート探索方法として最短距離ルート探索、最速ルート探索、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System，登録商標）を利用した渋滞回避ルート探索などが提案されている。また、この探索結果のルートを走行時、複数の車線を有する交差点の右折／左折／直進などの車線情報から車線誘導を行うナビゲーション機能を有するものが一般的である（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１４７２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のカーナビゲーション装置では、ＶＩＣＳを利用した渋滞情報を考慮した探索システムはあるが、車線毎の混雑レベルを考慮しないため、混雑レベル予測の精度が低く、また、複数車線を有する道路走行時に、車線毎の混雑レベルに差異が生じ、混雑した車線を走行してしまうことがあった。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、上述した従来の技術が有する課題を解消し、車線毎の交通量を予測して、最適な交通情報予測、これに基づく最適な車線誘導を行える車線誘導装置およびナビゲーション装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、車両に対して車線誘導する車線誘導装置において、前記車両の進行方向が複数車線に亘って存在する状況における当該車線毎の混雑レベルを判定し、前記車両を混雑レベルの低い車線に誘導することを特徴とする。
この場合において、前記混雑レベルは、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出してもよい。
前記混雑レベルは、信号機情報と、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出してもよい。
【０００７】
また、本発明は、目的地までのルート探索が可能なナビゲーション装置において、探索ルートの周辺施設の情報を取得し、この周辺施設情報に基づいて探索ルートの混雑レベルを判定する判定部を備えたことを特徴とする。
この場合において、前記情報は周辺施設の日時毎の利用度、駐車場の規模、及び駐車場までの距離を含んでもよい。
前記混雑レベルは、信号機情報と、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出してもよい。
探索ルートに片側複数車線の幅広道路を含み、前記判定部が幅広道路の車線毎の混雑レベルを判定する、ようにしてもよい。
目的地までのルート探索が可能なナビゲーション装置において、探索ルートを複数ルート選定し、いずれかのルートに片側複数車線の幅広道路を含むとき、前記幅広道路の交差点間における車線毎の混雑レベルを判定し、最も混雑レベルの低い車線を含むルートを特定し、このルートを含む複数ルートのうち、最も目的地までの到達予想時間の少ないルートを推奨ルートとして特定する、ようにしてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、車両の進行方向が複数車線に亘って存在する状況において車両を混雑レベルの低い車線へと誘導するので、混雑した車線を走行してしまうことを防止することができる。
本発明によれば、周辺施設に関する周辺施設情報と、車線の進行方向に関する車線情報とに基づいて、車線毎の混雑レベルを算出するので、混雑レベルの正確性を向上させることができる。
本発明によれば、信号機情報を加味して、車線毎の混雑レベルを算出するので、混雑レベルの正確性をより一層向上させることができる。
本発明によれば、探索ルートの周辺施設の情報を取得し、この周辺施設情報に基づいて探索ルートの車線の混雑レベルを判定するので、実際の交通状況と近い高精度な交通情報予測が可能となり、最適な車線誘導を行うことができる。
本発明によれば、前記情報は周辺施設の日時毎の利用度、駐車場の規模、及び駐車場までの距離を含むので、より高精度な交通情報予測が可能となる。
本発明によれば、信号機情報と、車両の左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて、車線の混雑レベルを算出するので、より一層高精度な交通情報予測が可能となる。
本発明によれば、探索ルートに片側複数車線の幅広道路を含むときは、幅広道路の車線毎の混雑レベルを判定するので、探索ルートにおける目的地到達時間の予測精度を向上させることができる。
本発明によれば、目的地までのルートを複数ルート選定した場合、片側複数車線の幅広道路を含むルートについては、当該幅広道路における車線毎の混雑レベルを判定し、最も混雑レベルの低い車線を含む経路を推奨経路として特定し、この推奨経路を含む前記複数ルートについて目的地到達時間を予測して比較するので、目的地到達時間が最も少なくなる推奨ルートを正確に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る車線誘導装置の機能ブロック図である。
【図２】信号機情報パラメータの種類を示す図表である。
【図３】車線情報パラメータの種類を示す図表である。
【図４】周辺情報パラメータの構成を示す図表である。
【図５】周辺情報パラメータの一例を示す図表である。
【図６】周辺情報パラメータのレベル分けの一例を示す図表である。
【図７】ナビゲーション装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】ナビゲーション装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】周辺情報パラメータの重み付け処理の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る幅広道路の交差点を模式的に示す図である。
【図１１】別実施形態に係るナビゲーション装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る車線誘導装置すなわちナビゲーション装置１の機能構成を示すブロック図である。ナビゲーション装置１は、モニタ３、タッチパネル５、スピーカ７、マイク９、制御部１１、ＲＯＭ１３、ＤＲＡＭ(Dynamic RAM)１５、ＳＲＡＭ（Static RAM）１７、表示処理部１９、音声処理部２１、入力部２３、通信部２５、位置検出部２７、および、記憶部２９を備えている。
ナビゲーション装置１には車両のアクセサリー電源が供給され、アクセサリー電源をオンにする動作（ＡＣＣ＿ＯＮ）で起動する。
制御部１１は、図示しないメインＣＰＵ及びその周辺回路を有し、ナビゲーション装置１の各部を制御するコンピューターとして機能する。ナビゲーション装置１の各種機能は、制御部１１が各種プログラムを実行してナビゲーション装置１の各部を制御することにより実現される。制御部１１は、位置検出部２７等から得た情報に基づき車両の現在位置を示す測位情報（位置、移動方向、速度）を演算する演算処理、マップマッチング処理、ルート探索やルート案内のための演算処理等を実行する演算処理部として機能する。周辺回路は、現在時刻を計時するＲＴＣ（リアルタイムクロック）等を含んでいる。
【００１１】
ＲＯＭ１３は不揮発性のメモリであり、制御部１１が実行する基本制御プログラム等を不揮発的に記憶する。ＤＲＡＭ１５は揮発性のメモリであり、制御部１１が処理するデータ等を一時的に記憶するワークエリアを形成する。また、ＳＲＡＭ１７もＤＲＡＭ１５と同様に揮発性メモリであり、制御部１１が処理するデータ等を一時的に記憶する。ＳＲＡＭ１７には、車両のアクセサリー電源がオフになっている間も車両のバッテリーからバックアップ電源が供給されており、ナビゲーション装置１の電源がオフになっている間もデータを保存できる。
表示処理部１９は、制御部１１の制御に従って、基本動作を指定するためのメニュー画面、ルート案内用の地図表示画面、目的地等を指定するナビゲーション操作画面、適切な車線を案内するための車線誘導画面などをモニタ３に表示させる。
モニタ３の表示面にはタッチパネル５が重畳配置され、モニタ３の表示面に対する接触操作をタッチパネル５により検知して、入力を受け付ける構成となっている。タッチパネル５における操作位置の座標は入力部２３により検出され、入力部２３は、操作位置の座標を示す情報を制御部１１に出力する。制御部１１は、表示処理部１９の制御により表示中の画像と入力部２３が検出した座標とをもとに操作内容を判別して、この操作に対応する動作を行う。
【００１２】
音声処理部２１は、制御部１１の制御に従って、制御部１１から入力される音声データまたは記憶部２９から読み出した音声データをアナログ音声信号に変換して増幅し、スピーカ７に出力して、スピーカ７から音声を出力する。また、音声処理部２１は、マイク９から入力されるアナログ音声信号を量子化してデジタル音声データを生成し、制御部１１に出力する。
通信部２５は、外部サーバー５０からの情報取得手段として機能する。通信部２５は、例えばインターネット等のネットワーク４０に接続され、制御部１１の制御に従って、情報の要求信号を外部サーバー５０に発信し、外部サーバー５０から車線情報である車線情報パラメータＬＰ、信号機情報である信号機情報パラメータＳＰ、および周辺施設およびイベント（以下、周辺施設と記載する）に関する周辺情報パラメータＡＰを受信して制御部１１に出力する。
【００１３】
位置検出部２７は、車両の絶対位置及び方位を検出する絶対位置方位検出部３１と、相対方位等を検出する相対方位検出部３３と、車両状況を示す信号を入力する車両データ処理部３５とを備えている。
絶対位置方位検出部３１は、ＧＰＳユニットを有し、ＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ衛星からのＧＰＳ電波を受信して、ＧＰＳ電波に重畳されたＧＰＳ信号から、車両の現在地（自車位置）を示す位置座標と移動方向とを演算により取得し、これらの情報を制御部１１に出力する。
相対方位検出部３３は、ジャイロセンサーや加速度センサーを有し、ジャイロセンサーにより車両の相対的な方位（例えば、ヨー軸方向の旋回量）を検出し、加速度センサーにより車両の加速度（例えば、進行方向に対する車両の傾き）を検出し、これらの情報を制御部１１に出力する。
【００１４】
車両データ処理部３５には、車両の状況を示す信号として、車速パルス信号及びパーキングブレーキ信号が入力される。車速パルス信号は、車速に比例するパルス信号であり、パーキングブレーキ信号は、車両が具備するパーキングブレーキが作動状態か非作動状態かを示す信号である。車両データ処理部３５は、車速パルス信号に基づいて車速を検出する車速検出部として機能すると共に、車速パルス信号及びパーキングブレーキ信号に基づいて、車両が走行中であるか、停車したかを判別する停車検出部としても機能する。これらの検出結果は、制御部１１に出力される。
【００１５】
記憶部２９は、地図情報や目的地を探索するための情報を備えた地図データベースＭＤを記憶する大容量の記憶装置である。
地図データベースＭＤは、ナビゲーション用の地図（地図データ）として、表示用の地図画像データ、ルート案内等に利用される道路データ、地図上の各地点の位置情報、各地点に割り当てられた市町村名、番地等の住所情報、各地点に存在する施設に関する施設情報等を含んでいる。施設情報には、各施設の正式名称、略称、住所、電話番号、地図上の位置等の当該施設を特定するための情報等が含まれる。
【００１６】
外部サーバー５０は、信号機情報パラメータデータベースＳＰＤＢと、車線情報パラメータデータベースＬＰＤＢと、周辺情報パラメータデータベースＡＰＤＢとを備えており、ナビゲーション装置１からの情報要求信号に応答して、信号機情報パラメータＳＰ、車線情報パラメータＬＰ、および周辺情報パラメータＡＰを送信する。
信号機情報パラメータデータベースＳＰＤＢは、信号機情報パラメータＳＰを有し、信号機情報パラメータＳＰは、図２に示すように、信号機の種類を示す指標であり、「１．時差式信号機」、「２．感応式信号機」の２種類が存在する。
車線情報パラメータデータベースＬＰＤＢは、車線情報パラメータＬＰを有し、車線情報パラメータＬＰは、図３に示すように、前方の交差点における進行可能方向を示す指標であり、「１．左折のみ可能」、「２．左折／直進可能」、「３．直進のみ可能」、「４．右折／直進可能」、「５．右折のみ可能」の５種類が存在する。
周辺情報パラメータデータベースＡＰＤＢは、周辺情報パラメータＡＰを有し、周辺情報パラメータＡＰは、図４に示すように、「１．施設：日時毎の利用度」、「２．施設：併設／近隣駐車場規模」、「３．イベント：日時毎の利用度」、「４．イベント：併設／近隣駐車場規模」から構成される。
【００１７】
図５は、周辺情報パラメータＡＰの一例を示す。
この周辺情報パラメータＡＰは、情報取得日時における、ある交差点の左折方向周辺情報パラメータである。この交差点の左折方向では、存在する周辺施設のデータに基づき、「１．施設：日時毎の利用度」は、午前０時から午前４時まで、徐々に高くなり、午前５時および午前６時がピークとなり、一旦減少に転じ、再び上昇し、午後８時（２０時）および午後９時（２１時）がピークとなる。また、「２．施設：併設／近隣駐車場規模」は、日時によらず３（中程度）の情報となる。なお、当該交差点における「左折方向の周辺施設」に該当するイベントは存在しないため、「３．イベント：日時毎の利用度」、「４．イベント：併設／近隣駐車場規模」の情報は入力されない。
【００１８】
図５中に表示される、１（少ない）、２（少ない）、３（中）、４（多い）などの数字は、周辺情報パラメータＡＰの段階分けである。
例えば、図６に示すように、「施設：日時毎の利用度」は、「毎時来場者数：５０００人以上」を最高の５として、人数減少に応じて４〜１となるように５段階に段階分けされている。「施設：併設／近隣駐車場規模」は、「収容可能台数：５０００台以上」を最高の５として、台数減少に応じて４〜１となるように５段階に段階分けされている。「施設：併設／近隣駐車場距離」は「施設との距離：９９ｍ以下」を最高の３として、距離増加に応じて２、１となるように３段階に段階分けされている。
「イベント：日時毎の利用度」は「毎時来場者数：５０００人以上」を最高の５として、人数減少に応じて４〜１となるように５段階に段階分けされている。「イベント：併設／近隣駐車場規模」は、「収容可能台数：５０００台以上」を最高の５として、台数減少に応じて４〜１となるように５段階に段階分けされている。「イベント：併設／近隣駐車場距離」は「会場との距離：９９ｍ以下」を最高の３として、距離増加に応じて２、１となるように３段階に段階分けされている。
【００１９】
図７及び図８は、ナビゲーション装置１の動作を示すフローチャートである。
この処理フローでは、ステップＳＡ４〜ステップＳＡ１６でメイン処理を行い、その中でも、ステップＳＡ５〜ステップＳＡ１１でパラメータ取得処理を行い、ステップＳＡ８〜ステップＳＡ１４で信号機間通過時間予測処理を行う。
目的地案内最速ルート検索処理を開始すると（ステップＳＡ１）、「最短距離」条件により現在地から目的地までのルート探索を行い、「最短距離」条件への合致度が高い順にＮ本の候補ルートを検出する（ステップＳＡ２）。
ルート１（ｎ＝１）を選択すると（ステップＳＡ３）、ルート１における目的地到達予想時間算出処理を開始する。（ステップＳＡ４）。
【００２０】
ついで、外部サーバー５０からのパラメータ取得処理（ステップＳＡ５〜ステップＳＡ１１）を行う。具体的には、ルート１周辺の各パラメータの最新情報取得を開始し（ステップＳＡ５）、図４に示す、ルート１周辺の周辺情報パラメータＡＰを取得し（ステップＳＡ６）、ルート１における信号機を検出し（ステップＳＡ７）、ルート１における各信号機間の通過予想時間算出を開始する（ステップＳＡ８）。
このステップＳＡ８を経た後も、パラメータ取得処理を継続する（ステップＳＡ９〜ＳＡ１１）。具体的には、図２に示す、ルート１における各信号機間の信号機情報パラメータＳＰを取得し（ステップＳＡ９）、図３に示す、ルート１における各信号機間の車線情報パラメータＬＰを取得して（ステップＳＡ１０）、最新情報取得処理を終了する（ステップＳＡ１１）。
【００２１】
通過時間予測処理（ステップＳＡ８〜ステップＳＡ１４）では、ステップＳＡ８で処理を開始し、パラメータ取得処理（ステップＳＡ５〜ステップＳＡ１１）で取得したパラメータに基づいて、ルート１における各信号機間の各車線の混雑予測の重み付けを行う（ステップＳＡ１２）。
この重み付けは、図９に示すように、パラメータの段階と重要度計数を乗算して行われる。「施設：日時毎の利用度」には係数５、「施設：併設／近隣駐車場規模」には係数３、「施設：併設／近隣駐車場距離」には係数３、「イベント：日時毎の利用度」には係数８、「イベント：併設／近隣駐車場規模」には係数３、「イベント：併設／近隣駐車場距離」には係数３を乗算し、これらを合算した数値を、混雑点数として算出する。この処理では、「施設日時毎の利用度」及び「イベント日時毎の利用度」の係数が高く、混雑点数に与える影響が大きくなっている。
【００２２】
つぎに、ルート１の各信号機間の通過予想時間を算出する（ステップＳＡ１３）。この通過予想時間は、前方の信号機における、右折、左折、直進の各方向の周辺施設情報を基に算出した、上述した混雑点数に基づいて、混雑レベルを求め、この混雑レベルに従って、各信号機間の通過予想時間を算出する。
ステップＳＡ１３では、図１０に示すように、ルート１に片側複数車線の道路（以下、幅広道路という。）を含む場合、この幅広道路における各信号機間の混雑レベルは、車線毎に算出される。例えば、ルート１の中で、交差点Ｋが直進であれば、３つの車線Ｚ１〜Ｚ３が直進矢印で、すべての車線の走行が可能であるから、この場合には、上述した周辺施設情報を基に、各車線Ｚ１〜Ｚ３の混雑レベルが算出される。ただし、ルート１の中で交差点Ｋが右折であれば、右車線Ｚ３以外の選択はなく、また交差点Ｋが左折であれば、左車線Ｚ１以外の選択はないので、この場合には、車線毎の混雑レベルの算出は行われず、道路自体の混雑レベルとして算出される。
【００２３】
各信号機間の通過予想時間算出が終了すると（ステップＳＡ１４）、ルート１における目的地到達予想時間を算出する（ステップＳＡ１５）。目的地到達予想時間の算出は、上述した各信号機間の通過予想時間の合算で求められ、従って、ルート１において、片側複数車線の幅広道路（不図示）を含む場合には、最も混雑レベルの少ない車線（例えば、左車線Ｚ１）を使っての、当該ルート１における目的地到達予想時間となる。
本実施の形態では、探索ルートが片側複数車線のいわゆる幅広道路を含む場合であっても、最も混雑レベルの少ない車線を使って、当該全ルートにおける目的地到達予想時間を算出するため、目的地到達時間の予測精度を向上させることができ、目的地案内最速ルートを精度良く選択できる。
【００２４】
ルート１における目的地到達予想時間の算出を終了すると（ステップＳＡ１６）、図８に示すステップＳＡ１７に移行し、Ｎ本の候補ルートすべてに対して順次、上述した処理が実施されたか否かを判定し（ステップＳＡ１７）、未処理の候補ルートが存在すると、処理対象ルートの順番を表す変数であるｎを１増加し（ステップＳＡ１８）、次の候補ルートに対してステップＳ４からステップＳ１６までの処理を実行する。
一方、ステップＳＡ１７で、未処理の候補ルートが無くなったとき、ステップＳＡ１９に移行し、Ｎ本のルートの目的地到達予想時間を比較し、目的地到達予想時間が最も少なくなるルートを目的地案内最速ルート（推奨ルート）として設定し（ステップＳＡ２０）、目的地案内最速ルート検索処理を終了する（ステップＳＡ２１）。
この場合、地図上に当該ルート、現在地、および目的地到達予想時間が表示された画面をモニタ３に表示させて処理を終了する。
【００２５】
本実施形態によれば、探索ルートの周辺施設の情報を取得し、この周辺施設情報に基づいて探索ルートの車線の混雑レベルを判定するので、実際の交通状況と近い高精度な交通情報予測が可能となる。また、周辺施設情報は周辺情報パラメータＡＰであり、周辺施設の日時毎の利用度、駐車場の規模、及び駐車場までの距離を含むので、より高精度な交通情報予測が可能となる。さらに、前方の信号機に関する信号機情報パラメータＳＰと、車両の左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺情報パラメータＡＰと、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報パラメータＬＰとに基づいて、各信号間の車線の混雑レベルを算出するので、より一層高精度な交通情報予測が可能となる。
また、本実施形態によれば、目的地までのルートを複数ルート選定したうえで、片側複数車線の幅広道路を含むルートについては、当該幅広道路における車線毎の混雑レベルを判定し、最も混雑レベルの低い車線を含むルートを特定し、このルートを含む前記複数ルートについて目的地到達時間を予測して比較するので、目的地到達時間が最も少なくなる推奨ルートを正確に特定することができる。
【００２６】
本実施形態によれば、図１０に示すように、最も混雑レベルの少ない車線（例えば、左車線Ｚ１）への車線誘導を行ってもよい。
上記目的地案内最速ルートにおいて、交差点Ｋの直進が含まれる場合、制御部１１は、交差点Ｋに至る、信号機間通過時間予測処理（ステップＳＡ８〜ステップＳＡ１４）を、車線毎に行い、車線毎の混雑レベルを算出する。そして、算出結果において、左車線Ｚ１の混雑レベルが最も少ないと判定した場合、制御部１１は、車両が当該交差点Ｋの前の交差点を越えたあたりで、当該車両を左車線Ｚ１に誘導すべく、スピーカ７から音声を出力指示する構成としてもよい。
本実施形態では、高精度な交通情報予測に基づいて車両を誘導するので、最適な車両誘導ができ、意に反して混雑した車線を走行してしまうことを防止できる。
【００２７】
つぎに、この車線誘導の別の実施形態を説明する。
この車線誘導はルート検索が行われていない場合であっても、例えば以下の手順により実現が可能である。制御部１１は、記憶部２９に記憶した地図データベースＭＤと、位置検出部２７からの自車位置とに基づいて、例えば図１０に示すように、車両が片側複数車線の幅広道路に進入したことを検知可能である。車両が片側複数車線の幅広道路に進入した場合には、図１１に示すように、前方の交差点Ｋにおけるパラメータの最新情報取得を開始し（ステップＳＡ３１）、例えば図４に示すような、交差点Ｋ周辺の周辺情報パラメータＡＰを取得し（ステップＳＡ３２）、交差点Ｋの信号機情報パラメータＳＰを取得し（ステップＳＡ３３）、例えば図３に示すような、交差点Ｋの車線情報パラメータＬＰを取得して（ステップＳＡ３４）、最新情報取得処理を終了する（ステップＳＡ３５）。
【００２８】
そして、これら取得した各パラメータに基づいて、交差点Ｋにおける各車線Ｚ１〜Ｚ３の混雑予測の重み付けを行う（ステップＳＡ３６）。この重み付けは、図９に示すように、パラメータの段階と重要度計数を乗算して行われる。「施設：日時毎の利用度」には係数５、「施設：併設／近隣駐車場規模」には係数３、「施設：併設／近隣駐車場距離」には係数３、「イベント：日時毎の利用度」には係数８、「イベント：併設／近隣駐車場規模」には係数３、「イベント：併設／近隣駐車場距離」には係数３を乗算し、これらを合算した数値を、混雑点数として算出する。
最後に、混雑点数の最も少ない車線（例えば、左車線Ｚ１）を、最も混雑レベルの少ない車線（例えば、左車線Ｚ１）として、制御部１１は、車両が幅広道路に進入したあたりで、当該車両を最も混雑レベルの少ない車線（左車線Ｚ１）に誘導すべく、スピーカ７から音声を出力指示する。
【００２９】
ステップＳＡ３１〜ステップＳＡ３６の処理は、車両が、片側複数車線の幅広道路に進入するたびに実行される。
本実施形態では、高精度な交通情報予測に基づいて車両を誘導するので、最適な車両誘導ができ、意に反して混雑した車線を走行してしまうことを防止できる。
本実施形態によれば、周辺施設に関する周辺施設情報と、車線の進行方向に関する車線情報とに基づいて、車線毎の混雑レベルを算出するので、混雑レベルの正確性を向上させることができる。
本実施形態によれば、前方の信号機に関する信号機情報を加味して、車線毎の混雑レベルを算出するので、混雑レベルの正確性をより一層向上させることができる。
なお、適宜の範囲に亘るすべての交差点に対し、予め、ステップＳＡ３１〜ステップＳＡ３６の処理を実行し、該当する交差点の車線毎の混雑レベルを算出しておいて、車両が片側複数車線の幅広道路に進入するたびに、混雑レベルの低い、該当する車線への誘導をおこなうようにしてもよい。
【００３０】
上述した実施形態は、あくまで本発明の一態様に過ぎず、本発明の範囲内で任意に変形が可能である。上記実施形態では、目的地到達最速ルート検索処理において、複数の候補ルートを探索する際に、周辺施設の情報を考慮しない従来の最速ルート探索条件を用いてルート探索を行い、探索条件への合致度が高い順に複数のルートを選定して候補ルートとしているが、この探索条件は「最短距離」条件に限定されず、「通常」条件や「渋滞回避」条件であってもよい。
また、本実施形態では、混雑レベルの最も低い車線に車両を誘導する際に、スピーカ７から音声を出力指示する構成としたが、モニタ３に、車両誘導用の画面を表示する構成としても良い。
【符号の説明】
【００３１】
３ モニタ
７ スピーカ
１０ ナビゲーション装置
１１ 制御部
１９ 表示処理部
２１ 音声処理部
２５ 通信部
２７ 位置検出部
２９ 記憶部
４０ ネットワーク
５０ 外部サーバー
ＡＰ 周辺情報パラメータ
ＬＰ 車線情報パラメータ
ＭＤ 地図データベース
ＳＰ 信号機情報パラメータ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に対して車線誘導する車線誘導装置において、前記車両の進行方向が複数車線に亘って存在する状況における当該車線毎の混雑レベルを判定し、前記車両を混雑レベルの低い車線に誘導することを特徴とする車線誘導装置。
【請求項２】
前記混雑レベルは、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の車線誘導装置。
【請求項３】
前記混雑レベルは、信号機情報と、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の車線誘導装置。
【請求項４】
目的地までのルート探索が可能なナビゲーション装置において、探索ルートの周辺施設の情報を取得し、この周辺施設情報に基づいて探索ルートの混雑レベルを判定する判定部を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項５】
前記情報は周辺施設の日時毎の利用度、駐車場の規模、及び駐車場までの距離を含むことを特徴とする請求項４に記載のナビゲーション装置。
【請求項６】
前記混雑レベルは、信号機情報と、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出することを特徴とする請求項４または５に記載のナビゲーション装置。
【請求項７】
探索ルートに片側複数車線の幅広道路を含み、前記判定部が幅広道路の車線毎の混雑レベルを判定する、ことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項８】
目的地までのルート探索が可能なナビゲーション装置において、
探索ルートを複数ルート選定し、
いずれかのルートに片側複数車線の幅広道路を含むとき、前記幅広道路の交差点間における車線毎の混雑レベルを判定し、最も混雑レベルの低い車線を含むルートを特定し、
このルートを含む複数ルートのうち、最も目的地までの到達予想時間の少ないルートを推奨ルートとして特定する、ことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項１】
車両に対して車線誘導する車線誘導装置において、前記車両の進行方向が複数車線に亘って存在する状況における当該車線毎の混雑レベルを判定し、前記車両を混雑レベルの低い車線に誘導することを特徴とする車線誘導装置。
【請求項２】
前記混雑レベルは、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の車線誘導装置。
【請求項３】
前記混雑レベルは、信号機情報と、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の車線誘導装置。
【請求項４】
目的地までのルート探索が可能なナビゲーション装置において、探索ルートの周辺施設の情報を取得し、この周辺施設情報に基づいて探索ルートの混雑レベルを判定する判定部を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項５】
前記情報は周辺施設の日時毎の利用度、駐車場の規模、及び駐車場までの距離を含むことを特徴とする請求項４に記載のナビゲーション装置。
【請求項６】
前記混雑レベルは、信号機情報と、左折方向、直進方向あるいは右折方向に該当する周辺施設に関する周辺施設情報と、左折車線、直進車線あるいは右折車線に該当する車線情報とに基づいて算出することを特徴とする請求項４または５に記載のナビゲーション装置。
【請求項７】
探索ルートに片側複数車線の幅広道路を含み、前記判定部が幅広道路の車線毎の混雑レベルを判定する、ことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項８】
目的地までのルート探索が可能なナビゲーション装置において、
探索ルートを複数ルート選定し、
いずれかのルートに片側複数車線の幅広道路を含むとき、前記幅広道路の交差点間における車線毎の混雑レベルを判定し、最も混雑レベルの低い車線を含むルートを特定し、
このルートを含む複数ルートのうち、最も目的地までの到達予想時間の少ないルートを推奨ルートとして特定する、ことを特徴とするナビゲーション装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１１−２３７３２９（Ｐ２０１１−２３７３２９Ａ）
【公開日】平成２３年１１月２４日（２０１１．１１．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１１０２１８（Ｐ２０１０−１１０２１８）
【出願日】平成２２年５月１２日（２０１０．５．１２）
【出願人】（０００００１４８７）クラリオン株式会社 (1,722)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１１月２４日（２０１１．１１．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年５月１２日（２０１０．５．１２）
【出願人】（０００００１４８７）クラリオン株式会社 (1,722)
【Ｆターム（参考）】
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