JP2007263710A - 経路探索方法及びナビゲーション装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】交通状況の変動要因が異なる地域が存在する場合にも的確な経路を探索することができる経路探索方法及びナビゲーション装置を提供する。
【解決手段】ナビゲーションユニット2は、カレンダデータ記憶部18に記憶されたカレンダデータに基づき、同じ時点で、地域の平日や祝祭日等の要因が異なる隣り合う地域を検出するようにした。また、それらの地域を検出した場合、各地域の境界近辺の道路を示すリンクに対し、各要因の交通統計データの中間値である補正コストを算出し、その補正コストを用いて経路探索を行う。
【選択図】図1
【解決手段】ナビゲーションユニット2は、カレンダデータ記憶部18に記憶されたカレンダデータに基づき、同じ時点で、地域の平日や祝祭日等の要因が異なる隣り合う地域を検出するようにした。また、それらの地域を検出した場合、各地域の境界近辺の道路を示すリンクに対し、各要因の交通統計データの中間値である補正コストを算出し、その補正コストを用いて経路探索を行う。
【選択図】図1
Description
本発明は、経路探索方法及びナビゲーション装置に関する。
近年、自動車の円滑な走行を図るために、高度道路交通システム(Intelligent Transport Systems)の開発が進められている。この開発分野の一つに、ナビゲーションシステ
ムの高度化がある。例えば、ナビゲーション装置は、VICS(Vehicle Information and Communication System)機能により、ビーコン、FM多重放送により発信された渋滞情報を受信し、現在発生している渋滞を回避するための経路案内を行っている。また、ビーコン等により、各自動車から走行状況を示すプローブ情報を収集し、統計交通情報を生成するシステムも開発されている。
ムの高度化がある。例えば、ナビゲーション装置は、VICS(Vehicle Information and Communication System)機能により、ビーコン、FM多重放送により発信された渋滞情報を受信し、現在発生している渋滞を回避するための経路案内を行っている。また、ビーコン等により、各自動車から走行状況を示すプローブ情報を収集し、統計交通情報を生成するシステムも開発されている。
特許文献1には、このような統計交通情報を収集及び記憶するナビゲーション装置が提案されている。このナビゲーション装置は、配信センタに対し、自らが記憶する統計交通情報よりも新しい統計交通情報が登録されているか否かを問い合わせ、新しい情報がある場合には、その情報をダウンロードして、統計交通情報を更新する。統計交通情報は、曜日や祝祭日等の種類、天気等の条件毎に階層的に分類され、リンク旅行時間、リンク渋滞度等の統計値を含んでいる。
特開2005−17151号公報
ところが、例えば国境や県境等を境に、平日・祝祭日が異なる等、交通状況の変動要因が隣り合う地域間で異なる場合には、その境界付近の道路では、平日の交通状況でもなく、祝祭日の交通状況でもない特殊な状況になる。このため、いずれかの要因の統計交通情報を用いても、的確な経路が探索されないことがあった。これに対し、1年間の各日(365日分)の統計交通データを、ナビゲーション装置に記憶させると、データ収集量が膨大になり統計が困難になる他、ナビゲーション装置に記憶されるデータ量が膨大になる問題がある。
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、交通状況の変動要因が異なる地域が存在する場合にも的確な経路を探索することができる経路探索方法及びナビゲーション装置を提供することにある。
上記問題点を解決するために、請求項1に記載の発明は、目的地までの経路を探索する経路探索方法において、同じ時間的要素において、隣り合う各地域の交通状況の変動要因が互いに異なる場合、前記各地域の境界近辺の道路に対し、前記各変動要因の各交通予測データを用いて経路計算用データを生成し、その経路計算用データを用いて経路探索を行うことを要旨とする。
請求項2に記載の発明は、各道路の交通状況を示す交通予測データを、交通状況の変動要因毎に記憶した交通予測データ記憶手段と、時間的要素に対応する変動要因データを各地域毎に記憶した変動要因データ記憶手段と、前記変動要因データに基づき、同じ前記時間的要素において、異なる前記変動要因を有する隣り合う各地域を検出する要因判断手段と、異なる前記変動要因を有する隣り合う各地域が検出された場合に、各地域の前記各変動要因に対応する前記交通予測データを用いて、経路計算用データを生成する計算用デー
タ生成手段と、前記各地域の境界近辺の道路に対し、前記経路計算用データを用いて経路探索を行う経路探索手段とを備えたことを要旨とする。
タ生成手段と、前記各地域の境界近辺の道路に対し、前記経路計算用データを用いて経路探索を行う経路探索手段とを備えたことを要旨とする。
請求項3に記載の発明は、請求項2に記載のナビゲーション装置において、前記計算用データ生成手段は、異なる前記変動要因を有する隣り合う各地域の境界線からの距離が、所定距離内の道路に対し、前記経路計算用データを生成することを要旨とする。
請求項4に記載の発明は、請求項2又は3に記載のナビゲーション装置において、前記計算用データ生成手段は、異なる前記変動要因を有する各集落を接続する道路に対し、前記経路計算用データを生成することを要旨とする。
請求項5に記載の発明は、請求項4に記載のナビゲーション装置において、前記各集落間を接続する道路のうち、車両移動頻度が多い道路に対し、前記経路計算用データを生成することを要旨とする。
請求項6に記載の発明は、請求項2〜5のいずれか1項に記載のナビゲーション装置において、前記要因判断手段は、予め定めた施設を中心に設定された所定距離範囲の前記変動要因と、その所定距離範囲外の前記変動要因とが異なるか否かを判断し、前記計算用データ生成手段は、前記所定距離範囲内及び前記所定距離範囲外の前記各変動要因が異なる場合に、前記所定距離範囲の境界付近の道路に対し、前記経路計算用データを生成することを要旨とする。
請求項7に記載の発明は、請求項2〜6のいずれか1項に記載のナビゲーション装置において、前記変動要因は、平日、祝祭日、時間帯のいずれか1つを少なくとも含むことを要旨とする。
請求項8に記載の発明は、請求項2〜7のいずれか1項に記載のナビゲーション装置において、前記計算用データ生成手段は、前記各交通予測データを所定率で混合することを要旨とする。
請求項1に記載の発明によれば、同じ時間的要素において、各地域間で、祝祭日等の交通状況の変動要因が互いに異なる場合、各変動要因の交通予測データを加味した中間値を用いて経路探索を行う。このため、国境を越える際等に、平日・祝祭日等の変動要因が変わる場合にも、実際の交通状況に即した的確な経路を探索することができる。
請求項2に記載の発明によれば、隣り合う各地域のカレンダ要素が異なる場合、各変動要因にそれぞれ対応する交通予測データを用いて経路計算用データを生成する。そして、生成した経路計算用データを用いて経路探索を行うようにした。このため、国境や県境を越える場合にも、最適な経路を探索することができる。
請求項3に記載の発明によれば、経路計算用データは、各地域の境界線からの距離が所定距離内の道路に対し生成される。このため、経路計算用データの対象となる道路を、ほぼ網羅できるとともに、簡単に特定できる。
請求項4に記載の発明によれば、経路計算用データは、隣り合う前記各地域内であって、車両移動頻度が多い集落間の道路に対し生成される。このため、地域間のカレンダ要素が異なると交通状況が大きく異なる道路に対し、その差異を加味した経路計算用データを用いることができるので、最適な経路を探索することができる。
請求項5に記載の発明によれば、各集落間を接続する道路のうち、車両移動頻度が多い道路に対し、経路計算用データを生成する。このため、経路計算用データを生成する対象を、必要最小限にすることができる。
請求項6に記載の発明によれば、施設を中心とした所定距離範囲内の変動要因と、所定距離範囲外の変動要因とが異なる場合に、所定距離範囲付近の道路に対し経路計算用データが生成される。このため、国境等の境界線がない場合でも、変動要因が異なる場合には、その道路に対して経路計算用データが設定されるため、的確な経路を探索することができる。
請求項7に記載の発明によれば、変動要因は、平日、祝祭日、時間帯のいずれか1つを含む。このため、交通状況の主たる要因をデータとして用いるため、より確実に交通状況を推測できる。また、例えば1年間の各日毎にデータを持たないのでデータ量を必要最小限に留めることができる。
請求項8に記載の発明によれば、経路計算用データは、交通予測データを所定率で混合して生成される。このため、経路計算用データを算出するための処理負担を軽減することができる。
(第1実施形態)
以下、本発明を具体化した第1実施形態を図1〜図7に従って説明する。図1は、本実施形態における、自動車に搭載されたナビゲーションシステム1の説明図である。
以下、本発明を具体化した第1実施形態を図1〜図7に従って説明する。図1は、本実施形態における、自動車に搭載されたナビゲーションシステム1の説明図である。
図1に示すように、ナビゲーションシステム1を構成するナビゲーション装置としてのナビゲーションユニット2は、計算用データ生成手段、要因判断手段及び経路探索手段としてのCPU10、RAM11、経路案内プログラムを格納したROM12、GPS受信部13を備えている。CPU10は、GPS(Global Positioning System)衛星からG
PS受信部13が受信した、緯度・経度等の座標を示す位置検出信号を入力して、電波航法により自車両の絶対位置を算出する。また、CPU10は、ナビゲーションユニット2が備える車両側I/F部14を介して、自車に設けられた車速センサ30及びジャイロ31から車速パルス、角速度をそれぞれ入力する。そして、CPU10は、車速パルス及び角速度を用いる自律航法により、基準位置からの相対位置を算出し、電波航法で算出した絶対位置と組み合わせて自車位置を特定する。
PS受信部13が受信した、緯度・経度等の座標を示す位置検出信号を入力して、電波航法により自車両の絶対位置を算出する。また、CPU10は、ナビゲーションユニット2が備える車両側I/F部14を介して、自車に設けられた車速センサ30及びジャイロ31から車速パルス、角速度をそれぞれ入力する。そして、CPU10は、車速パルス及び角速度を用いる自律航法により、基準位置からの相対位置を算出し、電波航法で算出した絶対位置と組み合わせて自車位置を特定する。
また、ナビゲーションユニット2は、地理データ記憶部15を備えている。地理データ記憶部15は、内蔵ハードディスク、又は光ディスク等の外部記憶媒体である。この地理データ記憶部15には、目的地までの経路を探索するための各経路ネットワークデータ(以下、経路データ16という)と、出力手段としてのディスプレイ26に地図画面26aを出力するための各地図データ17とが格納されている。
図2(a)に示すように、経路データ16は、全国を各区域に区画したリージョン毎のデータであって、ヘッダ16a、交差点や道路の端点を示すノードの番号等を含むノードデータ16b、ノード間のリンクのID等を含むリンクデータ16c、リンクコスト16d、ノードやリンクの座標を示す座標データ16e、バージョン16f等を有している。ヘッダ16aは、全国を区画したメッシュの番号等が格納されている。リンクデータ16cには、リンクID、接続ノード、通行規制等のデータが含まれている。リンクコスト16dは、各リンクのリンク長に基づくデータであって、固定値である。
また、地図データ17は、全国の地図を分割したメッシュ(パーセル)毎に格納され、
広域の地図から狭域の地図まで各階層毎に分かれている。図2(b)に示すように、地図データ17は、ヘッダ17a、道路データ17b、背景データ17c等を有している。ヘッダ17aは、メッシュの番号、データの階層等を有している。道路データ17bは、地図上に表示される、形状補間データ、道路幅等、道路の形状を示すデータである。背景データ17cは、道路、市街地、河川等を描画する描画データである。
広域の地図から狭域の地図まで各階層毎に分かれている。図2(b)に示すように、地図データ17は、ヘッダ17a、道路データ17b、背景データ17c等を有している。ヘッダ17aは、メッシュの番号、データの階層等を有している。道路データ17bは、地図上に表示される、形状補間データ、道路幅等、道路の形状を示すデータである。背景データ17cは、道路、市街地、河川等を描画する描画データである。
ナビゲーションユニット2が備える画像プロセッサ22(図1参照)は、CPU10に基づき、自車位置周辺の地図を描画するための地図データ17を地理データ記憶部15から読出す。そして、出力用のデータを生成し、VRAM23に一時記憶する。さらに、出力用データに基づく映像信号をディスプレイ26に出力し、図1に示すような地図画面26aを表示する。また、画像プロセッサ22は、この地図画面26aに、自車位置を示す指標26bを重畳する。
また、図1に示すように、ナビゲーションユニット2は、変動要因データとしてのカレンダデータ19を記憶した変動要因データ記憶手段としてのカレンダデータ記憶部18と、交通予測データとしての交通統計データ21を記憶した交通予測データ記憶手段としての交通統計データ記憶部20を備えている。カレンダデータ19は、欧州等であれば国や州、日本国内であれば都道府県等の地域毎に記憶されており、図3(a)及び(b)はそれぞれ異なる地域A,Bのカレンダデータ19A,19Bを示している。尚、各カレンダデータ19A,19Bを互いに区別しない場合には、単にカレンダデータ19として説明する。
図3(a)及び(b)に示すように、各カレンダデータ19は、各地域A,Bを示す座標19i、カレンダ19jを有している。カレンダ19jは、その地域の暦を示すデータであって、時間的要素としての年月日19k、曜日19m、変動要因としての要因19nを有している。曜日19mは、各年月日19kに対する曜日を示している。要因19nは、その日が平日であるか、祝祭日であるか等、交通状況の変動要因を示している。各要因19nは、異なる地域A,Bでも、同じ時点で同一であることが多いが、互いに異なる場合もある。例えば、地域Aでは「4月14日」に対応する要因19nは、「祝祭日」であるが、地域Bの要因19nでは「平日」である。
交通統計データ21は、各地域毎に記憶され、各地域毎の交通状況を、プローブ情報等を収集及び統計して生成したデータである。図4に示すように、交通統計データ21は、各地域の座標21i、リンク21j、平日、祝祭日、時間帯等の種類を示す要因21k、平日、祝祭日、各時間帯の道路の渋滞混雑状況等を示す統計データ21mを有している。要因21kは、座標21iが示す地域内のリンク21j毎の交通状況の要因であって、カレンダデータ19の要因19nに対応している。CPU10は、カレンダデータ19に基づき、その時点の要因19nを地域毎に判断し、その要因19n及び時間帯に応じた交通統計データ21とリンクコスト16dとを用いて、経路を探索する。
また、図1に示すように、ディスプレイ26には、操作スイッチ27が隣設されている。また、ディスプレイ26は、タッチパネルとなっている。操作スイッチ27やタッチパネルが入力操作されると、ナビゲーションユニット2が備える外部入力I/F部24は、操作スイッチ27の入力操作に応じた信号をCPU10に出力する。
さらに、ナビゲーションユニット2の音声プロセッサ25は、CPU10の制御に従って、図示しない音声ファイルデータベースから音声データを読出す。そして、音声データをD/A変換して経路を案内するための音声信号等をスピーカ28に出力する。
次に、本実施形態の経路探索の処理手順について、図5に従って説明する。まず、CP
U10は、ROM12に記憶された経路案内プログラムに従って、目的地が設定されたか否かを判断する(ステップS1−1)。このとき、CPU10は、タッチパネル操作や操作スイッチ27の操作に基づく信号の入力を待つ。CPU10が、外部入力I/F部24を介して目的地を示す信号を入力すると、車両Cの現在位置と目的地との間に位置する地域、現在位置周辺及び目的地周辺等、経路探索対象となる各地域を算出する。そして、各地域のカレンダデータ19を取得する(ステップS1−2)。このとき、CPU10は、図示しないタイマから現在の年月日19kを取得し、各地域のカレンダデータ19から、その年月日19kに応じた要因19nを取得する。
U10は、ROM12に記憶された経路案内プログラムに従って、目的地が設定されたか否かを判断する(ステップS1−1)。このとき、CPU10は、タッチパネル操作や操作スイッチ27の操作に基づく信号の入力を待つ。CPU10が、外部入力I/F部24を介して目的地を示す信号を入力すると、車両Cの現在位置と目的地との間に位置する地域、現在位置周辺及び目的地周辺等、経路探索対象となる各地域を算出する。そして、各地域のカレンダデータ19を取得する(ステップS1−2)。このとき、CPU10は、図示しないタイマから現在の年月日19kを取得し、各地域のカレンダデータ19から、その年月日19kに応じた要因19nを取得する。
そして、CPU10は、取得した要因19nに基づき、各地域間で異なる要因19nがあるか否かを判断する(ステップS1−3)。異なる要因19nがないと判断した場合には(ステップS1−3においてNO)、ステップS1−6に進み、通常の経路探索を行う。このとき、CPU10は、車両の現在位置から目的地までの経路を、経路データ16のリンクコスト16d等を用いて探索する(ステップS1−6)。経路を探索すると、その経路を示すリンク、ノード等に基づき、画像プロセッサ22が、自車位置と、その経路とを説明するための地図データ17を用いて、地図画面26aを表示し、目的地までの経路を案内する(ステップS1−10)。
さらに、CPU10は、経路案内をしながら、案内終了であるか否かを判断する(ステップS1−11)。具体的には、目的地に到着したか否か、目的地が変更されたか否か、渋滞発生を示す外部からの入力信号やユーザの操作により経路が強制的に変更されたか否か、又はユーザの入力操作によって案内が中止されたか否か等を判断することによって、案内が終了されたか否かを判断する。案内終了でないと判断した場合には(ステップS1−11においてNO)、経路案内を繰り返す(ステップS1−12)。
また、ステップS1−3において、異なる要因19nが存在すると判断すると(ステップS1−3においてYES)、CPU10は、隣り合って位置し、互いに異なる要因19nが存在する地域A,Bの境界線の座標を取得する(ステップS1−4)。このときCPU10は、隣り合う各地域A,Bに対応するカレンダデータ19の座標19iを取得し、その境界線Br(図6参照)の座標を求める。
境界線Brの座標を取得すると、境界線Brからの最短距離が所定距離D1以下のリンクLCが存在するか否かを判断する(ステップS1−5)。このときCPU10は、境界線Brの座標付近の各リンクLに対し、境界線Brからの最短距離を算出する。図6に示すように、境界としての境界線Brに交差するリンクLは、境界線Brから所定距離D1のリンクLCであると判断する。また、境界線Brに交差せず、境界線Br周辺にあるリンクLに対しても、リンクLのうち最も境界線Brに近い座標、又はリンクLの中間点と、境界線Brとの距離を算出する等して、リンクLと境界線Brとの距離を求め、その距離が所定距離D1以下であるか否かを判断する。
境界線Brからの最短距離が所定距離D1以下のリンクLCがないと判断すると(ステップS1−5においてNO)、通常の経路探索を行う(ステップS1−6)。境界線Brからの最短距離が所定距離D1以下のリンクLCが存在すると判断すると(ステップS1−5においてYES)、各地域A,Bの各要因19nと同じ要因21kを有し、対応する時間帯の各交通統計データ21をそれぞれ取得する(ステップS1−7)。
さらに、CPU10は、取得した各交通統計データ21を用いて、経路計算用データとしての補正コストを算出する(ステップS1−8)。このとき、CPU10は、地域Aに
対し、例えば、平日の要因21kの統計データ21mと、祝祭日の要因21kの統計データ21mとの中間値を算出し、その中間値を補正コストとする。この中間値は、例えば各
統計データ21mの平均値でもよく、各統計データ21mにそれぞれ異なる所定率を乗算し、その値を総和してもよい。
対し、例えば、平日の要因21kの統計データ21mと、祝祭日の要因21kの統計データ21mとの中間値を算出し、その中間値を補正コストとする。この中間値は、例えば各
統計データ21mの平均値でもよく、各統計データ21mにそれぞれ異なる所定率を乗算し、その値を総和してもよい。
そして、CPU10は、境界線Brから所定距離D1以下のリンクLCに対し、ステップS1−8で算出した補正コストを設定して、車両の現在位置から目的地までの経路を探索する(ステップS1−9)。このとき、境界線Brから近いリンクLCに対し、補正コストを用いることで、実際の交通状況に即し、渋滞又は混雑を回避した走行しやすい経路を探索することができる。例えば、従来のように、祝祭日である地域A(図7参照)には、祝祭日午後の交通統計データ21を適用し、平日である地域Bには、平日午後の交通統計データ21を適用すると、図7に示す経路Rt1が探索される。しかし、実際は、地域Bも、祝祭日である地域Aの影響により交通量が増減する。このため、境界線Br付近のリンクに対し補正コストを用いて探索すると、例えば、経路Rt1ではなく、新たな経路Rt2が探索される。
経路を探索すると、CPU10は、画像プロセッサ22を制御して、自車位置周辺の地図画面26aを表示しながら、経路を案内する(ステップS1−10)。そして、案内を終了するか否かを判断する(ステップS1−11)。案内終了でないと判断した場合には(ステップS1−11においてNO)、経路案内を繰り返す(ステップS1−10)。案内終了であると判断した場合には(ステップS1−11においてYES)、そのまま処理を終了する。
第1実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
(1)第1記実施形態では、ナビゲーションユニット2は、各地域毎のカレンダデータ19を記憶したカレンダデータ記憶部18を備えるようにした。また、ナビゲーションユニット2のCPU10は、目的地までの経路探索を行う際に、カレンダデータ19に基づき、同じ時点で隣り合う各地域の、平日・祝祭日等の要因19nが互いに異なるか否かを判断するようにした。さらに、要因19nが互いに異なる場合に、各要因19nにそれぞれ対応する交通統計データ21を用いて、統計データ21mを補正した補正コストを生成するようにした。そして、その補正コストを用いて目的地までの経路を探索するようにした。このため、国境や県境を越える際等に、平日・祝祭日等の交通状況の変動要因が変わる場合にも、実際の交通状況に即した補正コストを用いることにより的確な経路を探索することができる。
(1)第1記実施形態では、ナビゲーションユニット2は、各地域毎のカレンダデータ19を記憶したカレンダデータ記憶部18を備えるようにした。また、ナビゲーションユニット2のCPU10は、目的地までの経路探索を行う際に、カレンダデータ19に基づき、同じ時点で隣り合う各地域の、平日・祝祭日等の要因19nが互いに異なるか否かを判断するようにした。さらに、要因19nが互いに異なる場合に、各要因19nにそれぞれ対応する交通統計データ21を用いて、統計データ21mを補正した補正コストを生成するようにした。そして、その補正コストを用いて目的地までの経路を探索するようにした。このため、国境や県境を越える際等に、平日・祝祭日等の交通状況の変動要因が変わる場合にも、実際の交通状況に即した補正コストを用いることにより的確な経路を探索することができる。
(2)第1実施形態では、要因19nが互いに異なる各地域の境界線Brからの最短距離が、所定距離D1内のリンクLCに対し、補正コストを算出するようにした。このため、例えば平日と祝祭日との中間の交通状況となる道路を、ほぼ網羅できるとともに、簡単に特定できる。
(第2実施形態)
次に、本発明を具体化した第2の実施形態を図8〜図10に従って説明する。尚、第2実施形態は、第1実施形態の処理手順を変更したのみの構成であるため、同様の部分についてはその詳細な説明を省略する。
(第2実施形態)
次に、本発明を具体化した第2の実施形態を図8〜図10に従って説明する。尚、第2実施形態は、第1実施形態の処理手順を変更したのみの構成であるため、同様の部分についてはその詳細な説明を省略する。
図8に示すように、本実施形態では、CPU10は、第1実施形態のステップS1−1〜ステップS1−3と同様に、現在位置から目的地までを含む地域のカレンダ19jを取得し、異なる要因19nがあるか否かを判断する(ステップS2−1〜S2−3)。そして、異なる要因19nがある場合には(ステップS2−3においてYES)、境界線Brの座標を取得する(ステップS2−4)。
さらに、CPU10は、境界線Brをまたぐ集落間の移動統計データ40を取得する(ステップS2−5)。図9に示すように、各移動統計データ40は、RAM11又はRO
M12に記憶されており、各集落間の車両移動頻度を示す。本実施形態では、移動統計データ40は、各集落40aから別の集落40bへの移動車両の概数(以下、移動量40cという)を、平日、土日、祝祭日毎、且つ時間帯毎に分けて有している。CPU10は、移動統計データ40のうち、集落の座標を示すデータ(図示略)を用いて、図10に示すように境界線Brをまたぐ集落40a,40b間の移動量40cを取得する。
M12に記憶されており、各集落間の車両移動頻度を示す。本実施形態では、移動統計データ40は、各集落40aから別の集落40bへの移動車両の概数(以下、移動量40cという)を、平日、土日、祝祭日毎、且つ時間帯毎に分けて有している。CPU10は、移動統計データ40のうち、集落の座標を示すデータ(図示略)を用いて、図10に示すように境界線Brをまたぐ集落40a,40b間の移動量40cを取得する。
そして、CPU10は、取得した移動量40cに基づき、移動量40cが多い集落40a,40b間があるか否かを判断する(ステップS2−6)。このときCPU10は、取得した各移動量40cが閾値以上であるか否かを判断する。閾値以上の移動量40cが多い集落40a,40b間があると判断すると(ステップS2−6においてYES)、ステップS2−7に進む。移動量40cが多い集落40a,40b間が無いと判断すると(ステップS2−6においてNO)、通常の経路探索を行う(ステップS2−9)。
ステップS2−7では、CPU10は、移動量40cの多い集落40a,40b間の経路を探索する。その結果、例えば、図10に示すように、集落40a,40bを接続する複数の経路Rt3,Rt4が検出される。そして、検出された経路のうち、交通統計データ21を補正するリンクLが存在するか否かを、所定の条件に基づき判断する(ステップS2−8)。本実施形態では、この条件は、道路幅や道路種別、地理的環境等を示す道路条件であるとする。例えば、CPU10が、道路データ17b等に基づき、各集落40a,40b間に標高の高い山等が存在し、運転操作が容易でない場合、交通統計データ21を補正しないと判断する(ステップS2−8においてNO)。又は、道路幅員が狭かったり、急カーブが存在して運転しにくい場合、交通統計データ21を補正しないと判断し(ステップS2−8においてNO)、通常の経路探索を行う(ステップS2−7)。
また、各集落40a,40b間の経路Rt3,Rt4が走行しやすい道路である場合、ステップS2−10では、CPU10は、各リンクLC毎に各要因21kの交通統計データ21を平均したり、所定の混合率で各統計データ21mを混合して生成した補正コストを用いて、目的地までの経路を探索する。経路を探索すると、目的地までの経路を地図画面26aを表示して案内する(ステップS2−11)。
また、経路案内を行いながら、案内を終了するか否かを判断する(ステップS2−12)。案内を終了すると判断した場合には(ステップS2−12においてYES)、そのまま処理を終了する。案内を終了しないと判断した場合には(ステップS2−12においてNO)、案内を継続する(ステップS2−11)。
従って、第2の実施形態によれば、第1の実施形態に記載の効果に加えて以下の効果を得ることができる。
(3)第2の実施形態では、平日・祝祭日等の要因19nが異なる地域の境界線Brを挟んで、移動量40cが多い集落40a,40bを検出するようにした。そして、移動量40cが多い各集落40a,40bが検出された場合、各集落40a,40bを接続する経路に対し、補正コストを生成及び設定するようにした。このため、地域間の要因19nが異なると交通状況が大きく異なる道路に対し、その差異を加味した補正コストを用いることができるので、補正コストを生成するリンクLCの数を必要最小限とし、的確な経路を探索することができる。
(3)第2の実施形態では、平日・祝祭日等の要因19nが異なる地域の境界線Brを挟んで、移動量40cが多い集落40a,40bを検出するようにした。そして、移動量40cが多い各集落40a,40bが検出された場合、各集落40a,40bを接続する経路に対し、補正コストを生成及び設定するようにした。このため、地域間の要因19nが異なると交通状況が大きく異なる道路に対し、その差異を加味した補正コストを用いることができるので、補正コストを生成するリンクLCの数を必要最小限とし、的確な経路を探索することができる。
尚、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
・カレンダデータ19は、交通状況の変動要因として、平日や祝祭日等の要因19nを有するようにしたが、特定の施設の稼働日、店舗の営業時間、天気、時間帯、イベント、季節等、その他の変動要因にしてもよい。
・カレンダデータ19は、交通状況の変動要因として、平日や祝祭日等の要因19nを有するようにしたが、特定の施設の稼働日、店舗の営業時間、天気、時間帯、イベント、季節等、その他の変動要因にしてもよい。
・カレンダデータ19は、時間的要素として、年月日19kを有するようにしたが、さらに時間又は時間帯に細分化してもよい。この場合、その細分化した時間的要素に合わせて変動要因も変更する。
・交通統計データは、各地域毎に記憶され、各地域毎の交通状況を、プローブ情報等を収集及び統計して生成したデータであるとしたが、その他のデータ及び方法により、交通状況を解析及び予測したデータでもよい。
・上記各実施形態では、交通統計データ21は、地域と、地域内のリンクと、平日や祝祭日等の日の種類、時間帯を含む要因21k毎に記憶されているようにしたが、時間帯毎でなくてもよい。また、交通統計データ21は、リンク毎に記憶されていなくてもよい。
・ナビゲーションユニット2は、図11に示すように、要因19nが異なる地域の間の境界線Brから、所定距離D3の区画線L1,L2を設定し、各区画線L1,L2の内側のリンクLに対し、補正コストを算出するようにしても良い。この場合、補正コストを簡単に生成することができる。
・ナビゲーションユニット2は、図12に示すように、工場や学校等、移動人数が多い施設Fを中心とした地域Z1と、それ以外の地域Z2を設定してもよい。そして、施設Fの稼働日、登校日等を加味したカレンダデータ19、交通統計データ21を生成するようにしてもよい。そして、地域Z1,Z2によって要因19nが互いに異なる場合、境界線Br付近のリンクLCに対し、補正コストを生成するようにしてもよい。
1…ナビゲーションシステム、2…ナビゲーション装置としてのナビユニット、10…計算用データ生成手段、要因判断手段及び経路探索手段としてのCPU、18…変動要因データ記憶手段としてのカレンダデータ記憶手段、19…変動要因データとしてのカレンダデータ、19k…時間的要素としての年月日、19n…変動要因としての要因、20…交通予測データ記憶手段としての交通統計データ記憶部、21…交通予測データとしての交通統計データ、40a,40b…集落、A,B,Z1,Z2…地域、D1…所定距離、F…施設、Br…境界としての境界線、Rt1,Rt2,Rt3,Rt4…経路、Z…所定距離範囲。
Claims (8)
- 目的地までの経路を探索する経路探索方法において、
同じ時間的要素において、隣り合う各地域の交通状況の変動要因が互いに異なる場合、前記各地域の境界近辺の道路に対し、前記各変動要因の各交通予測データを用いて経路計算用データを生成し、その経路計算用データを用いて経路探索を行うことを特徴とする経路探索方法。 - 各道路の交通状況を示す交通予測データを、交通状況の変動要因毎に記憶した交通予測データ記憶手段と、
時間的要素に対応する変動要因データを各地域毎に記憶した変動要因データ記憶手段と、
前記変動要因データに基づき、同じ前記時間的要素において、異なる前記変動要因を有する隣り合う各地域を検出する要因判断手段と、
異なる前記変動要因を有する隣り合う各地域が検出された場合に、各地域の前記各変動要因に対応する前記交通予測データを用いて、経路計算用データを生成する計算用データ生成手段と、
前記各地域の境界近辺の道路に対し、前記経路計算用データを用いて経路探索を行う経路探索手段と
を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。 - 請求項2に記載のナビゲーション装置において、
前記計算用データ生成手段は、異なる前記変動要因を有する隣り合う各地域の境界線からの距離が、所定距離内の道路に対し、前記経路計算用データを生成することを特徴とするナビゲーション装置。 - 請求項2又は3に記載のナビゲーション装置において、
前記計算用データ生成手段は、異なる前記変動要因を有する各集落を接続する道路に対し、前記経路計算用データを生成することを特徴とするナビゲーション装置。 - 請求項4に記載のナビゲーション装置において、
前記各集落間を接続する道路のうち、車両移動頻度が多い道路に対し、前記経路計算用データを生成することを特徴とするナビゲーション装置。 - 請求項2〜5のいずれか1項に記載のナビゲーション装置において、
前記要因判断手段は、予め定めた施設を中心に設定された所定距離範囲の前記変動要因と、その所定距離範囲外の前記変動要因とが異なるか否かを判断し、
前記計算用データ生成手段は、前記所定距離範囲内及び前記所定距離範囲外の前記各変動要因が異なる場合に、前記所定距離範囲の境界付近の道路に対し、前記経路計算用データを生成することを特徴とするナビゲーション装置。 - 請求項2〜6のいずれか1項に記載のナビゲーション装置において、
前記変動要因は、平日、祝祭日、時間帯のいずれか1つを少なくとも含むことを特徴とするナビゲーション装置。 - 請求項2〜7のいずれか1項に記載のナビゲーション装置において、
前記計算用データ生成手段は、前記各交通予測データを所定率で混合することを特徴とするナビゲーション装置。
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