JP2013045343A - ナビゲーションシステム、ナビゲーション装置、およびナビゲーションシステムの動作方法 - Google Patents

Abstract

【課題】後続車両においてユーザーに伝える情報の精度を向上させることが可能な技術を提供する。
【解決手段】ナビゲーションシステムは、車線を走行する情報提供車両Ａ_Nの走行履歴情報ＴＲＫ_Nに基づいて第１渋滞開始地点（第１渋滞終了地点）を検出可能であり、情報提供車両Ａ_Nのあとを走行する情報提供車両Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N+1に基づいて第２渋滞開始地点（第２渋滞終了地点）を検出可能な渋滞地点検出部と、第１渋滞開始地点と第２渋滞開始地点とを用いて渋滞開始地点の変化量を算出し、当該変化量に基づいて、第２渋滞開始地点よりも時間的に後の渋滞開始地点を予測した予測渋滞開始地点を取得する渋滞状況予測部と、情報提供車両Ａ_N+1の後続車両において、予測渋滞開始地点（予測渋滞終了地点）を用いて情報の提供を行う情報提供手段とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、交通情報の取得技術に関する。

一般的に、渋滞情報を自動車等の車両へ伝達する手段としては、VICSおよびビーコン等の手段がある。しかし、これらの情報伝達手段では、センサーが設置されていないエリアでは渋滞情報を得ることができず、またセンサーが設置されたエリアにおいて渋滞情報が得られたとしても、得られた渋滞情報は、地図上の限られた範囲の情報であるため、当該範囲外の所望範囲の情報を得るには、当該所望範囲の渋滞情報を受信可能なエリアに入らなければ、所望範囲の渋滞情報を得ることができない等、情報のリアルタイム性が悪かった。

そこで、情報のリアルタイム性を改善するために、車両間の通信で情報を得る手段が提案されている。

例えば、特許文献１では、前後車両との間で通信を行うことによって情報を伝達する手段が提案されている。

また、特許文献２では、対向車線を走行する車両に、自車の情報を伝達して自車の後方を走行する後続車両に渋滞情報を伝達する手段が提案されている。

特開２００７−１４８９０１号公報 特開２００７−１４７３０７号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、進行方向の渋滞情報を得ることができるが、交通量が少なく通信範囲内に車両が走行していない場合、或いは交差点または信号待ち等によって、前後車両が離れて車両間の距離が通信距離外となった場合、後方車両には、渋滞情報が伝達されなくなる。

これに対して、特許文献２の技術によれば、車両間が離れた場合でも、後続車両に渋滞情報を伝達することができるが、特許文献２では、渋滞中の車両から走行履歴情報を受けて渋滞車線の後続車両に当該走行履歴情報を伝えるだけであるため、後続車両においてユーザーに伝える情報の精度が低かった。

そこで、本発明は、後続車両においてユーザーに伝える情報の精度を向上させることが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明に係るナビゲーションシステムは、車線を走行する第１車両の第１走行履歴情報に基づいて第１交通状態を検出可能であり、前記第１車両のあとを走行する第２車両の第２走行履歴情報に基づいて第２交通状態を検出可能な検出手段と、前記第１交通状態と前記第２交通状態とを用いて前記車線における交通状態の変化量を算出し、当該変化量に基づいて、前記第２交通状態よりも時間的に後の前記車線における交通状態を予測した予測交通状態を取得する予測手段と、前記第２車両の後続車両において、前記予測交通状態を用いて情報の提供を行う情報提供手段とを備える。

また、本発明に係るナビゲーション装置は、対向車線を走行する対向車と通信可能な通信手段と、前記対向車線を走行する第１対向車から前記通信手段を用いて取得した第１走行履歴情報に基づいて、第１交通状態を検出するとともに、前記第１対向車のあとを走行する第２対向車から前記通信手段を用いて取得した第２走行履歴情報に基づいて、第２交通状態を検出する検出手段と、前記第１交通状態と前記第２交通状態とを用いて前記対向車線における交通状態の変化量を算出し、当該変化量に基づいて、前記第２交通状態よりも時間的に後の前記対向車線における交通状態を予測した予測交通状態を取得する予測手段とを備え、前記通信手段は、前記予測交通状態を前記第２対向車の後続車両に送信する。

また、本発明に係るナビゲーションシステムの動作方法は、ａ）車線を走行する第１車両の第１走行履歴情報に基づいて第１交通状態を検出する工程と、ｂ）前記第１車両のあとを走行する第２車両の第２走行履歴情報に基づいて第２交通状態を検出する工程と、ｃ）前記第１交通状態と前記第２交通状態とを用いて前記車線における交通状態の変化量を算出し、当該変化量に基づいて、前記第２交通状態よりも時間的に後の前記車線における交通状態を予測した予測交通状態を取得する工程と、ｄ）前記第２車両の後続車両において、前記予測交通状態を用いて情報の提供を行う工程とを備える。

本発明によれば、後続車両においてユーザーに伝える情報の精度を向上させることが可能になる。

実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示す図である。 走行履歴情報の内容を示す図である。 本実施形態に係るナビゲーション装置を用いたナビゲーションシステムの概略図である。 渋滞開始地点情報を取得する際の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。 情報提供車両から取得される走行履歴情報と、情報提供車両から取得される走行履歴情報とを示す図である。 走行経路上での距離差を例示する図である。 渋滞終了地点情報を取得する際の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。 情報提供車両の走行経路の例外パターンを示す図である。 情報収集車両の走行経路の例外パターンを示す図である。

以下、実施形態について図面を参照して説明する。

＜１．実施形態＞
［１−１．構成および概要］
図１は、実施形態に係るナビゲーション装置１の構成を示す図である。図２は、走行履歴情報の内容を示す図である。

図１に示されるように、ナビゲーション装置１は、地図、経路、交通情報等の画像を表示するための表示部１１と、ナビゲーション装置１の全体制御を行う制御部１２と、全体制御を行うための制御用プログラムを記憶した制御用プログラム記憶部１３とを備えている。

表示部１１は、ユーザーに対して情報を提供する情報提供手段として機能する。なお、音声によりユーザーに対して情報を提供する発声手段（不図示）も当該情報提供手段に含めてもよい。

制御用プログラム記憶部１３は、例えば、ＲＯＭ等で構成されている。当該制御用プログラム記憶部１３は、走行情報を取得して記憶するための走行履歴情報取得プログラム１３１と、走行履歴情報から渋滞の開始地点と終了地点とを検出するための渋滞地点検出プログラム１３２と、渋滞地点情報から渋滞状況を判定する渋滞状況判定プログラム１３３と、渋滞状況の情報から現在時刻での渋滞開始地点と渋滞終了地点を予測する計算を行う渋滞状況予測プログラム１３４とを記憶している。

これら各プログラム１３１〜１３４は、制御部１２によって読み出されて、制御部１２の中央処理装置（ＣＰＵ）１２１において実行される。

例えば、走行履歴情報取得プログラム１３１がＣＰＵ１２１で実行されると、制御部１２では、走行履歴情報取得部１２２が機能的に実現される。走行履歴情報取得部１２２は、後述の自車位置検出部１４および自車移動速度検出部１５の検出結果を用いて走行履歴情報を取得する。図２に示されるように、走行履歴情報は、時刻とその時刻における自車位置情報と移動速度とを含む情報であり、所定間隔（例えば、２秒）ごとに取得される情報である。

また、例えば、渋滞地点検出プログラム１３２がＣＰＵ１２１で実行されると、制御部１２では、渋滞地点検出部（検出手段）１２３が機能的に実現される。渋滞地点検出部１２３は、走行履歴情報に基づいて、渋滞の開始地点と渋滞終了地点とを検出する。

また、例えば、渋滞状況判定プログラム１３３がＣＰＵ１２１で実行されると、制御部１２では、渋滞状況判定部１２４が機能的に実現される。渋滞状況判定部１２４は、渋滞の開始地点および終了地点に関する情報（渋滞地点情報）に基づいて渋滞状況の判定・計算を行う。

また、例えば、渋滞状況予測プログラム１３４がＣＰＵ１２１で実行されると、制御部１２では、渋滞状況予測部（予測手段）１２５が機能的に実現される。渋滞状況予測部１２５は、渋滞地点情報から現在時刻における渋滞開始地点と渋滞終了地点とを予測して算出する。

また、ナビゲーション装置１は、自車位置検出部１４と、自車移動速度検出部１５と、車両間通信制御部１６と、地図データ記憶部１７と、走行履歴情報記憶部１８とを備えている。

自車位置検出部１４は、ＧＰＳ(Global Positioning System)装置、ヨーレートセンサーおよび加速度センサー等から構成され、自車の位置（自車位置）に関する情報（「自車位置情報」とも称する）を検出する。自車位置検出部１４は、例えば、経度および緯度で表される絶対座標上での位置を自車位置情報として検出する。

自車移動速度検出部１５は、車輪の回転速度に応じた車速パルスを取得し、当該車速パルスに基づいて、自車の移動速度に関する情報（速度情報）を検出する。

車両間通信制御部１６は、他の車両のナビゲーション装置と無線通信を行う通信手段として機能する。

地図データ記憶部１７は、ハードディスクドライブ、ＤＶＤ等から構成され、地図データを記憶している。

走行履歴情報記憶部１８は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ＳＤＲＡＭ等から構成され、走行履歴情報取得部１２２によって取得された走行履歴情報を記憶する。走行履歴情報記憶部１８に蓄積される走行履歴情報は、車両間通信制御部１６によって、対向車線を走行する車両に送信される。

ここで、上記のような構成を有するナビゲーション装置１が、道路を走行する各車両に搭載された場合を想定する。図３は、本実施形態に係るナビゲーション装置１を用いたナビゲーションシステムの概略図である。

図３では、ナビゲーション装置１を搭載した各車両が道路を走行している様子が示されている。具体的には、第１車両Ａ_Nと第２車両Ａ_N+1と第３車両Ｃとが渋滞の発生している同一の車線（渋滞車線）を走行し、第４車両Ｂが対向車線を走行している。

この場合、第１車両Ａ_Nおよび第２車両Ａ_N+1は、対向車線を走行する第４車両Ｂに走行履歴情報を提供する情報提供車両としての役割を担い、第４車両Ｂは、すれ違う第１車両Ａ_Nおよび第２車両Ａ_N+1から走行履歴情報を収集する情報収集車両としての役割を担う。すなわち、情報収集車両（第４車両）Ｂは、対向して走行する第１車両Ａ_Nおよび第２車両Ａ_N+1から順次に第１車両Ａ_Nの走行履歴情報ＴＲＫ_Nおよび第２車両Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N+1を取得する。

なお、第２車両Ａ_N+1は第１車両Ａ_Nの後を走行する車両群の中の１つであり、第４車両Ｂが走行履歴情報を第１車両Ａ_Nから受信した後、次に走行履歴情報を受信する車両を意味しており、第１車両Ａ_Nの直後を走行する車両に限定されない。

情報収集車両Ｂは、第１車両Ａ_Nの走行履歴情報ＴＲＫ_Nに基づいて渋滞車線における交通状態（例えば渋滞開始地点、渋滞終了地点）を検出するとともに、第２車両Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N+1に基づいて、渋滞車線における交通状態を検出する。そして、情報収集車両Ｂは、当該交通状態を用いて、渋滞車線における交通状態を予測した予測交通状態を取得する。

その後、情報収集車両Ｂは、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の後方を走行する後続の第３車両Ｃに対して予測交通状態を含む情報（予測交通状態情報）を車両間通信制御部１６を用いて送信する。

第３車両Ｃでは、ユーザー（乗車者）に対して予測交通状態を用いた情報の提供が行われる。なお、第３車両Ｃは、同一車線を走行していた車両の走行履歴情報に基づいて取得される情報を回収することから、情報回収車両とも称せられる。

このように、ナビゲーションシステムでは、車両間通信制御部１６から自車の走行履歴情報を対向車線を走行する車両（対向車）に送信し、当該対向車を利用して、自車の後方を走行する後続車に予測交通状態情報を送信する。

なお、全ての車両は情報提供車両、情報収集車両、情報回収車両になり得る可能性があるため、各車両は、情報提供機能、情報収集機能、情報回収機能の全てを有していることが好ましい。

また、ナビゲーション装置１には、車両に搭載されるカーナビゲーション装置、またはナビゲーション機能を有する携帯機器（例えば携帯電話、ＰＤＡ等）が含まれる。

［１−２．動作］
次に、予測交通状態を取得するナビゲーション装置１の動作について詳述する。ナビゲーション装置１は、予測交通状態として予測渋滞開始地点と予測渋滞終了地点とを取得するが、まずは、予測渋滞開始地点を取得する際のナビゲーション装置１の動作（予測渋滞開始地点の取得動作）について説明する。図４は、予測渋滞開始地点を取得する際の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。図５は、情報提供車両Ａ_Nから取得される走行履歴情報ＴＲＫ_Nと、情報提供車両Ａ_N+1から取得される走行履歴情報ＴＲＫ_N+1とを示す図である。図６は、走行経路上での距離差を例示する図である。

予測渋滞開始地点の取得動作においては、図４に示されるように、情報提供車両Ａ_Nから走行履歴情報ＴＲＫ_Nが取得されると、ステップＳＰ１１では、渋滞地点検出部１２３によって、走行履歴情報ＴＲＫ_Nを用いて渋滞開始地点が検出され、渋滞開始地点情報Ｓ_Nが抽出される。

また続いて、情報提供車両Ａ_N+1から走行履歴情報ＴＲＫ_N+1が取得されると、ステップＳＰ１２では、渋滞地点検出部１２３によって、走行履歴情報ＴＲＫ_N+1を用いて渋滞開始地点が検出され、渋滞開始地点情報Ｓ_N+1が抽出される。

図５には、ステップＳＰ１１において、情報提供車両Ａ_Nの走行履歴情報ＴＲＫ_Nを用いて抽出された渋滞開始地点情報Ｓ_Nと、ステップＳＰ１２において、情報提供車両Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N+1を用いて抽出された渋滞開始地点情報Ｓ_N+1とが示されている。

なお、渋滞開始地点の検出手法としては、例えば、或る閾値速度（「渋滞判定速度」とも称する）を設定し、走行履歴情報に含まれる移動速度（走行履歴情報ＴＲＫ_NではＶ_N（Ｋ）、走行履歴情報ＴＲＫ_N+1ではＶ_N+1（Ｋ））が当該閾値速度以上から閾値速度以下になった地点を、渋滞の開始地点として検出する手法を採用することができる。

また、渋滞開始地点の他の検出手法としては、例えば、或る閾値移動距離（「渋滞判定距離」とも称する）を設定し、走行履歴情報から得られる一定期間（一定時間）の移動距離が、当該閾値移動距離以上から閾値移動距離以下になった地点を、渋滞の開始地点として検出する手法を採用してもよい。

また或いは、渋滞が発生した際にユーザーによって入力された渋滞開始地点の情報が、走行履歴情報に含まれる場合は、走行履歴情報からユーザー入力による渋滞開始地点の情報を抽出するようにしてもよい。

次に、ステップＳＰ１３では、渋滞状況判定部１２４によって、渋滞開始地点情報Ｓ_N，Ｓ_N+1の比較が行われ、渋滞開始地点が一致するか否かが判定される。具体的には、渋滞開始地点情報Ｓ_Nに含まれる位置情報（ＬＡＴ_N（Ｋ），ＬＯＮ_N（Ｋ））と、渋滞開始地点情報Ｓ_N+1に含まれる位置情報（ＬＡＴ_N+1（Ｋ），ＬＯＮ_N+1（Ｋ））とが一致するか否かが判定される。なお、位置情報が完全に一致する可能性は低いため、ここでは、２つの位置情報の距離差が一定以下（例えば、５ｍ以下）であれば、２つの位置情報は一致していると判定することが好ましい。なお、走行履歴情報ＴＲＫ_N+1から渋滞開始地点情報Ｓ_N+1が抽出されなかった場合は、渋滞が解消されたと判断して、予測渋滞開始地点の取得動作は終了される。

ステップＳＰ１３において、渋滞開始地点が一致すると判定された場合、動作工程は、ステップＳＰ１４に移行される。

そして、ステップＳＰ１４では、渋滞状況予測部１２５によって、いずれか一方の渋滞開始地点が渋滞開始地点の予測位置（予測渋滞開始地点）として特定される。

一方、ステップＳＰ１３において、渋滞開始地点が一致していないと判定された場合、動作工程は、ステップＳＰ１５に移行される。以降のステップＳＰ１５〜ステップＳＰ２０では、渋滞状況予測部１２５によって、渋滞開始地点の予測位置が算出される。

詳細には、ステップＳＰ１５では、２つの渋滞開始地点の走行経路上での距離差（変化量）ΔＤ_S（Ｋ）が算出される。２つの渋滞開始地点の走行経路上での距離差ΔＤ_S（Ｋ）は、図６に示されるように、２つの渋滞開始地点ＰＳ_N，ＰＳ_N+1を走行経路に沿って結んだときの距離であり、地図データを参照して算出される。

次に、ステップＳＰ１６では、渋滞開始の時刻差ΔＴ_S（Ｋ）が算出される。渋滞開始の時刻差ΔＴ_S（Ｋ）は、渋滞開始地点情報Ｓ_N+1に含まれる時刻Ｔ_N+1（Ｋ）から渋滞開始地点情報Ｓ_Nに含まれる時刻Ｔ_N（Ｋ）を引くことによって取得することができる。すなわち、渋滞開始の時刻差ΔＴ_S（Ｋ）は、式（１）のように表される。

ステップＳＰ１７では、渋滞開始地点の変動速度ΔＶ_S（Ｋ）が算出される。渋滞開始地点の変動速度ΔＶ_S（Ｋ）は、２つの渋滞開始地点の走行経路上での距離差ΔＤ_S（Ｋ）を渋滞開始の時刻差ΔＴ_S（Ｋ）で除算することによって取得することができる。すなわち、渋滞開始地点の変動速度ΔＶ_S（Ｋ）は、式（２）のように表される。

次のステップＳＰ１８では、現在時刻Ｔｃと、情報収集車両Ｂが取得した各走行履歴情報のうち最も新しい走行履歴情報から抽出された渋滞開始地点情報に含まれる時刻（ここでは、渋滞開始地点情報Ｓ_N+1に含まれる時刻Ｔ_N+1（Ｋ））との差ΔＴｃ（Ｋ）が算出される。なお、情報収集車両Ｂが取得した各走行履歴情報のうち最も新しい走行履歴情報から抽出された渋滞開始地点情報は、「最新の渋滞開始地点情報」とも称され、当該最新の渋滞開始地点情報に含まれる時刻は、「最新の渋滞開始時刻」とも称される。

ステップＳＰ１９では、最新の渋滞開始時刻から現在時刻Ｔｃまでの間に変化すると予測される渋滞開始地点の予測変動距離ΔＤｃ（Ｋ）が算出される。渋滞開始地点の予測変動距離ΔＤｃ（Ｋ）は、渋滞開始地点の変動速度ΔＶ_S（Ｋ）に、現在時刻Ｔｃと最新の渋滞開始時刻との差ΔＴｃ（Ｋ）を乗算することによって取得することができる。すなわち、渋滞開始地点の予測変動距離ΔＤｃ（Ｋ）は、式（３）のように表される。

ステップＳＰ２０では、最新の渋滞開始地点情報に含まれる位置情報（ここでは、渋滞開始地点情報Ｓ_N+1に含まれる位置情報ＬＡＴ_N+1（Ｋ），ＬＯＮ_N+1（Ｋ））によって特定される地点から、走行経路上で予測変動距離ΔＤｃ（Ｋ）分移動した地点を渋滞開始地点の予測位置（予測渋滞開始地点）として取得する。

このように、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から現在時刻Ｔｃにおける渋滞開始地点の予測位置を算出することによれば、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から渋滞開始地点情報を直接得る場合に比べて、精度の高い渋滞開始地点の情報をユーザーに提供することが可能になる。

より詳細には、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から渋滞開始地点情報を直接抽出する構成の場合、抽出された渋滞開始地点情報を、情報回収車両Ｃが取得したときには、当該渋滞開始地点情報は、古い情報となっている。これに対して、本実施形態のように、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から現在時刻Ｔｃにおける渋滞開始地点の予測位置を算出することによれば、精度の高い渋滞開始地点の情報をユーザーに提供することが可能になる。

なお、現在時刻Ｔｃにおける渋滞開始地点の予測位置は、走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から直接抽出される渋滞開始地点よりも時間的に後の交通状態を示していることになる。

なお、上記では、ステップＳＰ１１〜ステップＳＰ２０の各動作工程は、情報収集車両Ｂにおいて実行される態様としていたが、これに限定されない。

具体的には、図４に示されるように、ステップＳＰ１１の動作工程は、情報提供車両Ａ_N，情報収集車両Ｂおよび情報回収車両Ｃのうちいずれの車両において実行してもよく、ステップＳＰ１２の動作工程は、情報提供車両Ａ_N+1，情報収集車両Ｂおよび情報回収車両Ｃのうちいずれの車両において実行してもよい。また、ステップＳＰ１１〜ステップＳＰ２０の各動作工程は、情報収集車両Ｂおよび情報回収車両Ｃのうちどちらの車両において実行してもよい。

例えば、情報回収車両Ｃにおいて、ステップＳＰ１１〜ステップＳＰ２０の各動作工程を実行する態様とすれば、渋滞開始地点の情報をユーザーに提供する直前の時刻をステップＳＰ１８で用いる現在時刻Ｔｃとすることができるので、より精度の高い渋滞開始地点の情報をユーザーに提供することが可能になる。

また例えば、情報収集車両Ｂにおいて、ステップＳＰ１１〜ステップＳＰ２０の各動作工程を実行する態様とすれば、情報回収車両Ｃには、算出済みの渋滞開始地点の予測位置を送信するだけでユーザーに精度の高い渋滞開始地点の情報を提供することができるので、情報回収車両Ｃに伝送する情報量を減少させることが可能になる。

また例えば、情報提供車両Ａ_NにおいてステップＳＰ１１の動作工程を実行し、情報提供車両Ａ_N+1においてステップＳＰ１２の動作工程を実行することによれば、情報収集車両Ｂには、走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1に代えて渋滞開始地点情報Ｓ_N，Ｓ_N+1を伝送すればよいので、伝送する情報量を減少させることが可能になる。

また例えば、ステップＳＰ１７までの動作工程を情報収集車両Ｂが実行すれば、情報回収車両Ｃに送信する情報量を削減できる。またさらに多くの情報提供車両から走行履歴情報を集積してより新しい情報に更新したり或いは精度よく渋滞開始地点の変動速度ΔＶ_S（Ｋ）を算出したりすることができ、３台以上の車両各々から走行履歴情報を収集しても情報回収車両Ｃに送信する情報量を抑えることができる。

また例えば、ステップＳＰ１８以降の動作工程を情報回収車両Ｃにおいて実行することによれば、より新しい現在時刻Ｔｃを用いて渋滞開始地点の予測位置を算出することができるので、より精度の高い渋滞開始地点の情報をユーザーに提供することが可能になる。

次に、予測渋滞終了地点を取得する際のナビゲーション装置１の動作（予測渋滞終了地点の取得動作）について説明する。図７は、予測渋滞終了地点を取得する際の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。

予測渋滞終了地点の取得動作では、上述の予測渋滞開始地点の取得動作（図４）とほぼ同様の動作工程が実行されるので、下記では、予測渋滞終了地点の取得動作について簡潔に述べる。

予測渋滞終了地点の取得動作においては、図７に示されるように、情報提供車両Ａ_Nから走行履歴情報ＴＲＫ_Nが取得されると、ステップＳＰ５１では、渋滞地点検出部１２３によって、走行履歴情報ＴＲＫ_Nを用いて渋滞終了地点が特定され、渋滞終了地点情報Ｅ_Nが抽出される。

また続いて、情報提供車両Ａ_N+1から走行履歴情報ＴＲＫ_N+1が取得されると、ステップＳＰ５２では、渋滞地点検出部１２３によって、走行履歴情報ＴＲＫ_N+1を用いて渋滞終了地点が検出され、渋滞終了地点情報Ｅ_N+1が抽出される。

図５には、ステップＳＰ５１において、情報提供車両Ａ_Nの走行履歴情報ＴＲＫ_Nを用いて抽出された渋滞終了地点情報Ｅ_Nと、ステップＳＰ５２において、情報提供車両Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N+1を用いて抽出された渋滞終了地点情報Ｅ_N+1とが示されている。

なお、渋滞終了地点の検出手法としては、例えば、或る閾値速度（渋滞判定速度）を設定し、走行履歴情報に含まれる移動速度（走行履歴情報ＴＲＫ_NではＶ_N（Ｌ）、走行履歴情報ＴＲＫ_N+1ではＶ_N+1（Ｌ））が当該閾値速度以下から閾値速度以上になった地点を、渋滞の終了地点として検出する手法を採用することができる。

また、渋滞終了地点の他の検出手法としては、例えば、或る閾値移動距離（渋滞判定距離）を設定し、走行履歴情報から得られる一定期間（一定時間）の移動距離が、当該閾値移動距離以下から閾値移動距離以上になった地点を、渋滞の終了地点として検出する手法を採用してもよい。

また或いは、渋滞が発生した際にユーザーによって入力された渋滞終了地点の情報が、走行履歴情報に含まれる場合は、走行履歴情報からユーザー入力による渋滞終了地点の情報を抽出するようにしてもよい。

次に、ステップＳＰ５３では、渋滞状況判定部１２４によって、渋滞終了地点情報Ｅ_N，Ｅ_N+1の比較が行われ、渋滞終了地点が一致するか否かが判定される。具体的には、渋滞終了地点情報Ｅ_Nに含まれる位置情報（ＬＡＴ_N（Ｌ），ＬＯＮ_N（Ｌ））と、渋滞終了地点情報Ｅ_N+1に含まれる位置情報（ＬＡＴ_N+1（Ｌ），ＬＯＮ_N+1（Ｌ））とが一致するか否かが判定される。なお、位置情報が完全に一致する可能性は低いため、ここでは、２つの位置情報の距離差が一定以下（例えば、５ｍ以下）であれば、２つの位置情報は一致していると判定することが好ましい。

ステップＳＰ５３において、渋滞終了地点が一致すると判定された場合、動作工程は、ステップＳＰ５４に移行される。

そして、ステップＳＰ５４では、渋滞状況予測部１２５によって、いずれか一方の渋滞終了地点が渋滞終了地点の予測位置として特定される。

一方、ステップＳＰ５３において、渋滞終了地点が一致していないと判定された場合、動作工程は、ステップＳＰ５５に移行される。以降のステップＳＰ５５〜ステップＳＰ６０では、渋滞状況予測部１２５によって、渋滞終了地点の予測位置が算出される。

詳細には、ステップＳＰ５５では、２つの渋滞終了地点の走行経路上での距離差ΔＤ_E（Ｌ）が算出される。

次に、ステップＳＰ５６では、渋滞終了の時刻差ΔＴ_E（Ｌ）が算出される。渋滞終了の時刻差ΔＴ_E（Ｌ）は、渋滞終了地点情報Ｅ_N+1に含まれる時刻Ｔ_N+1（Ｌ）から渋滞終了地点情報Ｅ_Nに含まれる時刻Ｔ_N（Ｌ）を引くことによって取得することができる。

ステップＳＰ５７では、渋滞終了地点の変動速度ΔＶ_E（Ｌ）が算出される。渋滞終了地点の変動速度ΔＶ_E（Ｌ）は、２つの渋滞終了地点の走行経路上での距離差ΔＤ_E（Ｌ）を渋滞終了の時刻差ΔＴ_E（Ｌ）で除算することによって取得することができる。

次のステップＳＰ５８では、現在時刻Ｔｃと、情報収集車両Ｂが取得した各走行履歴情報のうち最も新しい走行履歴情報から抽出された渋滞終了地点情報に含まれる時刻（ここでは、渋滞終了地点情報Ｅ_N+1に含まれる時刻Ｔ_N+1（Ｌ））との差ΔＴｃ（Ｌ）が算出される。なお、情報収集車両Ｂが取得した各走行履歴情報のうち最も新しい走行履歴情報から抽出された渋滞終了地点情報は、「最新の渋滞終了地点情報」とも称され、当該最新の渋滞終了地点情報に含まれる時刻は、「最新の渋滞終了時刻」とも称される。

ステップＳＰ５９では、最新の渋滞終了時刻から現在時刻Ｔｃまでの間に変化すると予測される渋滞終了地点の予測変動距離ΔＤｃ（Ｌ）が算出される。渋滞終了地点の予測変動距離ΔＤｃ（Ｌ）は、渋滞終了地点の変動速度ΔＶ_E（Ｌ）に、現在時刻Ｔｃと最新の渋滞終了時刻との差ΔＴｃ（Ｌ）を乗算することによって取得することができる。

ステップＳＰ６０では、最新の渋滞終了地点情報に含まれる位置情報（ここでは、渋滞終了地点情報Ｅ_N+1に含まれる位置情報ＬＡＴ_N+1（Ｌ），ＬＯＮ_N+1（Ｌ））によって特定される地点から、走行経路上で予測変動距離ΔＤｃ（Ｌ）分移動した地点を渋滞終了地点の予測位置として取得する。

このように、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から現在時刻Ｔｃにおける渋滞終了地点の予測位置を算出することによれば、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から渋滞終了地点情報を直接得る場合に比べて、精度の高い渋滞終了地点の情報をユーザーに提供することが可能になる。

より詳細には、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から渋滞終了地点情報を直接抽出する構成の場合、抽出された渋滞終了地点情報を、情報回収車両Ｃが取得したときには、当該渋滞終了地点情報は、古い情報となっている。これに対して、本実施形態のように、情報提供車両Ａ_N，Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1から現在時刻Ｔｃにおける渋滞終了地点の予測位置を算出することによれば、精度の高い渋滞終了地点の情報をユーザーに提供することが可能になる。

なお、上記では、ステップＳＰ５１〜ステップＳＰ６０の各動作工程は、情報収集車両Ｂにおいて実行される態様としていたが、これに限定されない。

具体的には、図７に示されるように、ステップＳＰ５１の動作工程は、情報提供車両Ａ_N，情報収集車両Ｂおよび情報回収車両Ｃのうちいずれの車両において実行してもよく、ステップＳＰ５２の動作工程は、情報提供車両Ａ_N+1，情報収集車両Ｂおよび情報回収車両Ｃのうちいずれの車両において実行してもよい。また、ステップＳＰ５１〜ステップＳＰ６０の各動作工程は、情報収集車両Ｂおよび情報回収車両Ｃのうちどちらの車両において実行してもよい。

例えば、情報回収車両Ｃにおいて、ステップＳＰ５１〜ステップＳＰ６０の各動作工程を実行する態様とすれば、渋滞終了地点の情報をユーザーに提供する直前の時刻をステップＳＰ５８で用いる現在時刻Ｔｃとすることができるので、より精度の高い渋滞終了地点の情報をユーザーに提供することが可能になる。

また例えば、情報収集車両Ｂにおいて、ステップＳＰ５１〜ステップＳＰ６０の各動作工程を実行する態様とすれば、情報回収車両Ｃには、算出済みの渋滞終了地点の予測位置を送信するだけでユーザーに精度の高い渋滞終了地点の情報を提供することができるので、情報回収車両Ｃに伝送する情報量を減少させることが可能になる。

また例えば、情報提供車両Ａ_NにおいてステップＳＰ５１の動作工程を実行し、情報提供車両Ａ_N+1においてステップＳＰ５２の動作工程を実行することによれば、情報収集車両Ｂには、走行履歴情報ＴＲＫ_N，ＴＲＫ_N+1に代えて渋滞終了地点情報Ｅ_N，Ｅ_N+1を伝送すればよいので、伝送する情報量を減少させることが可能になる。

また例えば、ステップＳＰ５７までの動作工程を情報収集車両Ｂが実行すれば、情報回収車両Ｃに送信する情報量を削減できる。またさらに多くの情報提供車両から走行履歴情報を集積してより新しい情報に更新したり或いは精度よく渋滞終了地点の変動速度ΔＶ_E（Ｌ）を算出したりすることができ、３台以上の車両各々から走行履歴情報を収集しても情報回収車両Ｃに送信する情報量を抑えることができる。

また例えば、ステップＳＰ５８以降の動作工程を情報回収車両Ｃにおいて実行することによれば、より新しい現在時刻Ｔｃを用いて渋滞終了地点の予測位置を算出することができるので、より精度の高い渋滞終了地点の情報をユーザーに提供することが可能になる。

以上のように、ナビゲーション装置１を用いたナビゲーションシステムは、車線を走行する情報提供車両Ａ_Nの走行履歴情報ＴＲＫ_Nに基づいて第１渋滞開始地点（第１渋滞終了地点）を検出可能であり、情報提供車両Ａ_Nのあとを走行する情報提供車両Ａ_N+1の走行履歴情報ＴＲＫ_N+1に基づいて第２渋滞開始地点（第２渋滞終了地点）を検出可能な渋滞地点検出部１２３と、第１渋滞開始地点と第２渋滞開始地点とを用いて渋滞開始地点の変化量を算出し、当該変化量に基づいて、第２渋滞開始地点よりも時間的に後の渋滞開始地点を予測した予測渋滞開始地点を取得する渋滞状況予測部１２５と、情報提供車両Ａ_N+1の後続車両において、予測渋滞開始地点（予測渋滞終了地点）を用いて情報の提供を行う情報提供手段とを備える。

このようなナビゲーションシステムによれば、渋滞開始地点（渋滞終了地点）を予測した予測渋滞開始地点（予測渋滞終了地点）を用いて情報の提供を行うことができるので、後続車両においてユーザーに伝える情報の精度を向上させることが可能になる。

本発明はその発明の範囲内において、本実施の形態における任意の構成要素の変形もしくは省略が可能である。

＜２．変形例＞
以上、この発明の実施の形態について説明したが、この発明は、上記に説明した内容に限定されるものではない。

例えば、上記実施形態のステップＳＰ１８では、現在時刻Ｔｃと、情報収集車両Ｂが取得した各走行履歴情報のうち最も新しい走行履歴情報から抽出された渋滞開始地点情報に含まれる時刻との差ΔＴｃ（Ｋ）を算出していたが、これに限定されない。

具体的には、ステップＳＰ１８において、現在時刻Ｔｃと、情報収集車両Ｂが取得した各走行履歴情報のうちいずれかの走行履歴情報（「基準走行履歴情報」とも称する）から抽出された渋滞開始地点情報に含まれる時刻（例えば、渋滞開始地点情報Ｓ_Nに含まれる時刻Ｔ_N（Ｋ））との差ΔＴｃ（Ｋ）を算出するようにしてもよい。なお、基準走行履歴情報から抽出された渋滞開始地点情報は、「基準渋滞開始地点情報」とも称され、渋滞開始地点情報に含まれる時刻は、「基準渋滞開始時刻」とも称される。

この場合、ステップＳＰ１９では、基準渋滞開始時刻から現在時刻Ｔｃまでの間に変化すると予測される渋滞開始地点の予測変動距離ΔＤｃ（Ｋ）が算出されることになる。渋滞開始地点の予測変動距離ΔＤｃ（Ｋ）は、渋滞開始地点の変動速度ΔＶ_S（Ｋ）に、現在時刻Ｔｃと基準渋滞開始時刻との差ΔＴｃ（Ｋ）を乗算することによって取得することができる。

そして、ステップＳＰ２０では、基準渋滞開始地点情報に含まれる位置情報（例えば、渋滞開始地点情報Ｓ_Nに含まれる位置情報ＬＡＴ_N（Ｋ），ＬＯＮ_N（Ｋ））によって特定される地点から、走行経路上で予測変動距離ΔＤｃ（Ｋ）分移動した地点を渋滞開始地点の予測位置として取得することになる。

また、情報提供車両および情報収集車両は、例外的な走行経路を経た可能性がある。図８は、情報提供車両の走行経路の例外パターンを示す図であり、図９は、情報収集車両の走行経路の例外パターンを示す図である。

具体的には、図８のように、情報提供車両Ａ_Mが別の経路から渋滞車線（渋滞路）に入った車両である場合、渋滞開始位置が他の情報提供車両とは異なることになる。

しかし、情報提供車両Ａ_Mの走行履歴情報からどの経路を走行してきたか判断できるため、情報提供車両Ａ_Mの渋滞開始位置情報を渋滞開始位置の予測に使用することは、回避することができる。

なお、情報提供車両Ａ_Mの走行履歴情報は、情報回収車両が必要とする走行経路以外の周辺の交通状況を把握するために利用できるため、情報提供車両Ａ_Mの走行履歴情報は、残すようにしてもよい。また、別の経路から渋滞車線に入った情報提供車両Ａ_Mが複数存在し、複数の情報提供車両Ａ_Mが同じ経路を走行していた場合は、複数の情報提供車両Ａ_Mの走行履歴情報を用いて、上述の予測渋滞開始地点の取得動作および予測渋滞終了地点の取得動作を行えば、周辺道路の最新の渋滞情報を得ることも可能になる。

また、図９のように、渋滞車線と対向する対向車線に情報収集車両Ｂ_Mが別のルートから入ってきた場合、当該情報収集車両Ｂ_Mは、周辺道路の渋滞情報を持っている可能性がある。このため、情報収集車両Ｂ_Mの走行履歴情報も情報回収車両Ｃが受信すれば、走行経路上の周辺道路の交通状況を把握することができる。またさらに、情報収集車両Ｂ_Mが複数存在し、複数の情報収集車両Ｂ_Mが同じ経路を走行していた場合は、複数の情報提供車両Ａ_Mの走行履歴情報を用いて、上述の予測渋滞開始地点の取得動作および予測渋滞終了地点の取得動作を行えば、周辺道路の最新の渋滞情報を得ることも可能になる。

このように、情報回収車両Ｃは、走行予定経路上の交通状況だけでなく周辺の交通状況をも精度よく取得することが可能である。このため、情報回収車両Ｃは、取得した情報を元に迂回するルートをより正確に最新の情報で検索することができ、より確実に渋滞を回避することが可能になる。また、既に渋滞中の車両は、渋滞を抜けるまでの時間をより正確に得ることもできる。

また、上記実施形態では、走行履歴情報は、時刻とその時刻における自車位置情報と移動速度とを含む情報としていたが、さらに通過した交差点の位置情報を含むようにしてもよい。これによれば、交差点の位置情報に基づいて、車両の走行経路を特定することができるので、走行履歴情報を取得する間隔を大きくすることができ、ひいては走行履歴情報の情報量を低減することができる。なお、交差点の位置情報の代わりに、交差点と交差点との間の位置情報を用いるようにしてもよい。

また、上記実施形態に示される予測渋滞開始地点の取得動作と、予測渋滞終了地点の取得動作と、並行して実行してもよい。

１ ナビゲーション装置、１１ 表示部、１２ 制御部、１２２ 走行履歴情報取得部、１２３ 渋滞地点検出部、１２４ 渋滞状況判定部、１２５ 渋滞状況予測部、１３ 制御用プログラム記憶部、１４ 自車位置検出部、１５ 自車移動速度検出部、１６ 車両間通信制御部、１７ 地図データ記憶部、１８ 走行履歴情報記憶部。

Claims (12)

1. 車線を走行する第１車両の第１走行履歴情報に基づいて第１交通状態を検出可能であり、前記第１車両のあとを走行する第２車両の第２走行履歴情報に基づいて第２交通状態を検出可能な検出手段と、
   前記第１交通状態と前記第２交通状態とを用いて前記車線における交通状態の変化量を算出し、当該変化量に基づいて、前記第２交通状態よりも時間的に後の前記車線における交通状態を予測した予測交通状態を取得する予測手段と、
   前記第２車両の後続車両において、前記予測交通状態を用いて情報の提供を行う情報提供手段と、
   を備えるナビゲーションシステム。
2. 前記車線に対する対向車線を走行する対向車両は、前記第１車両、前記第２車両および前記後続車両それぞれと通信可能な通信手段を有し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記第１車両から前記第１走行履歴情報を取得するとともに、前記通信手段を用いて前記第２車両から前記第２走行履歴情報を取得し、
   前記対向車両は、前記検出手段および前記予測手段をさらに有し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記予測交通状態を前記後続車両に送信する請求項１に記載のナビゲーションシステム。
3. 前記車線に対する対向車線を走行する対向車両は、前記第１車両、前記第２車両および前記後続車両それぞれと通信可能な通信手段を有し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記第１車両から前記第１走行履歴情報を取得するとともに、前記通信手段を用いて前記第２車両から前記第２走行履歴情報を取得し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記第１走行履歴情報および前記第２走行履歴情報を前記後続車両に送信し、
   前記後続車両は、前記検出手段および前記予測手段を有する請求項１に記載のナビゲーションシステム。
4. 前記車線に対する対向車線を走行する対向車両は、前記第１車両、前記第２車両および前記後続車両それぞれと通信可能な通信手段を有し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記第１車両から前記第１走行履歴情報を取得するとともに、前記通信手段を用いて前記第２車両から前記第２走行履歴情報を取得し、
   前記対向車両は、前記検出手段をさらに有し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記第１交通状態および前記第２交通状態を前記後続車両に送信し、
   前記後続車両は、前記予測手段を有する請求項１に記載のナビゲーションシステム。
5. 前記車線に対する対向車線を走行する対向車両は、前記第１車両、前記第２車両および前記後続車両それぞれと通信可能な通信手段を有し、
   前記第１車両および前記第２車両は、前記検出手段を有し、
   前記第１車両は、前記検出手段によって第１走行履歴情報に基づいて第１交通状態を検出し、
   前記第２車両は、前記検出手段によって第２走行履歴情報に基づいて第２交通状態を検出し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記第１車両から前記第１交通状態を取得するとともに、前記通信手段を用いて前記第２車両から前記第２交通状態を取得し、
   前記対向車両は、前記予測手段をさらに有し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記予測交通状態を前記後続車両に送信する請求項１に記載のナビゲーションシステム。
6. 前記車線に対する対向車線を走行する対向車両は、前記第１車両、前記第２車両および前記後続車両それぞれと通信可能な通信手段を有し、
   前記第１車両および前記第２車両は、前記検出手段を有し、
   前記第１車両は、前記検出手段によって第１走行履歴情報に基づいて第１交通状態を検出し、
   前記第２車両は、前記検出手段によって第２走行履歴情報に基づいて第２交通状態を検出し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記第１車両から前記第１交通状態を取得するとともに、前記通信手段を用いて前記第２車両から前記第２交通状態を取得し、
   前記対向車両は、前記通信手段を用いて前記第１交通状態および前記第２交通状態を前記後続車両に送信し、
   前記後続車両は、前記予測手段を有する請求項１に記載のナビゲーションシステム。
7. 前記検出手段は、前記第１走行履歴情報に基づいて前記車線において発生した渋滞の開始地点を前記第１交通状態として検出可能であるとともに、前記第２走行履歴情報に基づいて前記渋滞の開始地点を前記第２交通状態として検出可能であり、
   前記予測手段は、前記第１走行履歴情報に基づいて検出された渋滞の開始地点と、前記第２走行履歴情報に基づいて検出された渋滞の開始地点とを比較して、渋滞の開始地点の走行経路上での変化量を算出し、当該変化量に基づいて渋滞の開始地点の予測位置を前記予測交通状態として取得する請求項１から請求項６のいずれかに記載のナビゲーションシステム。
8. 前記検出手段は、前記第１走行履歴情報に基づいて前記車線において発生した渋滞の終了地点を前記第１交通状態として検出可能であるとともに、前記第２走行履歴情報に基づいて前記渋滞の終了地点を前記第２交通状態として検出可能であり、
   前記予測手段は、前記第１走行履歴情報に基づいて検出された渋滞の終了地点と、前記第２走行履歴情報に基づいて検出された渋滞の終了地点とを比較して、渋滞の終了地点の走行経路上での変化量を算出し、当該変化量に基づいて渋滞の終了地点の予測位置を前記予測交通状態として取得する請求項１から請求項６のいずれかに記載のナビゲーションシステム。
9. 対向車線を走行する対向車と通信可能な通信手段と、
   前記対向車線を走行する第１対向車から前記通信手段を用いて取得した第１走行履歴情報に基づいて、第１交通状態を検出するとともに、前記第１対向車のあとを走行する第２対向車から前記通信手段を用いて取得した第２走行履歴情報に基づいて、第２交通状態を検出する検出手段と、
   前記第１交通状態と前記第２交通状態とを用いて前記対向車線における交通状態の変化量を算出し、当該変化量に基づいて、前記第２交通状態よりも時間的に後の前記対向車線における交通状態を予測した予測交通状態を取得する予測手段と、
   を備え、
   前記通信手段は、前記予測交通状態を前記第２対向車の後続車両に送信するナビゲーション装置。
10. 前記検出手段は、前記第１走行履歴情報に基づいて前記対向車線において発生した渋滞の開始地点を前記第１交通状態として検出するとともに、前記第２走行履歴情報に基づいて前記渋滞の開始地点を前記第２交通状態として検出し、
    前記予測手段は、前記第１走行履歴情報に基づいて検出された渋滞の開始地点と、前記第２走行履歴情報に基づいて検出された渋滞の開始地点とを比較して、渋滞の開始地点の走行経路上での変化量を算出し、当該変化量に基づいて渋滞の開始地点の予測位置を前記予測交通状態として取得する請求項９に記載のナビゲーション装置。
11. 前記検出手段は、前記第１走行履歴情報に基づいて前記対向車線において発生した渋滞の終了地点を前記第１交通状態として検出するとともに、前記第２走行履歴情報に基づいて前記渋滞の終了地点を前記第２交通状態として検出し、
    前記予測手段は、前記第１走行履歴情報に基づいて検出された渋滞の終了地点と、前記第２走行履歴情報に基づいて検出された渋滞の終了地点とを比較して、渋滞の終了地点の走行経路上での変化量を算出し、当該変化量に基づいて渋滞の終了地点の予測位置を前記予測交通状態として取得する請求項９に記載のナビゲーション装置。
12. ａ）車線を走行する第１車両の第１走行履歴情報に基づいて第１交通状態を検出する工程と、
    ｂ）前記第１車両のあとを走行する第２車両の第２走行履歴情報に基づいて第２交通状態を検出する工程と、
    ｃ）前記第１交通状態と前記第２交通状態とを用いて前記車線における交通状態の変化量を算出し、当該変化量に基づいて、前記第２交通状態よりも時間的に後の前記車線における交通状態を予測した予測交通状態を取得する工程と、
    ｄ）前記第２車両の後続車両において、前記予測交通状態を用いて情報の提供を行う工程と、
    を備えるナビゲーションシステムの動作方法。

Images