JP2015074378A - Traveling environment estimation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自車周辺の渋滞度合いを推定する走行環境推定装置に関する。 The present invention relates to a travel environment estimation device that estimates the degree of traffic congestion around a host vehicle.
近年、車両においては、燃費向上の要請に伴い、走行環境に応じた運転制御がなされている。走行環境としては、市街地、郊外の区分や渋滞の度合いがあり、この判定を行う走行環境推定装置が種々提案されている。例えば、特許文献１には、停車時間率に基づいて走行環境を推定する技術が提案されている。なお、停車時間率とは、車両走行時間と走行停止時間とを含む全体時間に対する走行停止時間の比率である。特許文献１には、全体時間が相違する２つの停車時間率に基づいて走行環境を推定することが記載されている。
2. Description of the Related Art In recent years, driving control according to a driving environment has been performed in a vehicle in response to a request for improving fuel consumption. The travel environment includes urban areas, suburbs, and the degree of traffic congestion. Various travel environment estimation apparatuses that make this determination have been proposed. For example,
全体時間が相違する２つの停車時間率を短期間停車時間率と長期間停車時間率とすると、走行環境が切り替わるとき、例えば渋滞から非渋滞に切り替わるときに、短期間停車時間率と長期間停車時間率とで値が大きく変わった。短期間停車時間率は、短期であるから応答性よく渋滞度合いを推定することができるが、精度の点で劣る。このために、走行環境の推定精度の向上の点において、改善の余地があるという課題があった。 If the two stop time rates with different overall times are the short-term stop time rate and the long-term stop time rate, the short-term stop time rate and the long-term stop when the driving environment changes, for example, when the traffic environment changes from non-congested The value changed greatly with the time rate. Since the short-term stoppage time rate is short-term, the degree of congestion can be estimated with good responsiveness, but the accuracy is inferior. For this reason, there is a problem that there is room for improvement in terms of improving the estimation accuracy of the traveling environment.
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。 SUMMARY An advantage of some aspects of the invention is to solve at least a part of the problems described above, and the invention can be implemented as the following forms.
本発明の一形態は、第１の期間における停車時間の比率である短期間停車時間率と、前記第１の期間よりも長い第２の期間における停車時間の比率である長期間停車時間率と、車外から通信によって取得した渋滞情報とに基づいて、自車周辺の渋滞度合いを推定する走行環境推定装置である。この走行環境推定装置は、前記短期間停車時間率に基づいて、短期間停車時間率度合いを算出する短期間停車時間率度合い算出部と、前記長期間停車時間率に基づいて、長期間停車時間率度合いを算出する長期間停車時間率度合い算出部と、前記算出された短期間停車時間率度合いと長期間停車時間率度合いとが等しいときに、前記短期間停車時間率度合いまたは前記長期間停車時間率度合いに基づいて前記渋滞度合いを求め、前記短期間停車時間率度合いと前記長期間停車時間率度合いとが異なるときに、少なくとも前記渋滞情報を用いて前記渋滞度合いを求める渋滞度合い算出部と、を備える。この走行環境推定装置によれば、短期間停車時間率度合いと長期間停車時間率度合いとが異なるときに、車外から通信によって取得した渋滞情報を用いて渋滞度合いが求められることから、渋滞度合いが急変するときの推定精度を向上することができるという効果を奏する。 In one embodiment of the present invention, a short-term stoppage time ratio that is a ratio of stoppage time in a first period, and a long-term stoppage time ratio that is a ratio of stoppage time in a second period that is longer than the first period, This is a travel environment estimation device that estimates the degree of traffic jam around the vehicle based on traffic jam information acquired from outside the vehicle by communication. The driving environment estimation device includes a short-term stoppage time rate degree calculation unit that calculates a short-term stoppage time rate degree based on the short-term stoppage time rate, and a long-term stoppage time based on the long-term stoppage time rate. A long-term stoppage time rate degree calculation unit, and when the calculated short-term stoppage time rate degree and the long-term stoppage time rate degree are equal, the short-term stoppage time rate degree or the long-term stoppage rate Determining the degree of traffic jam based on the time rate degree, and when the short-term stoppage time rate degree is different from the long-term stoppage time rate degree, a traffic jam degree calculating unit for obtaining the traffic jam degree using at least the traffic jam information; . According to this travel environment estimation device, when the short-term stoppage time rate degree is different from the long-term stoppage time rate degree, the degree of traffic jam is obtained using the traffic jam information acquired by communication from outside the vehicle. There is an effect that the estimation accuracy at the time of sudden change can be improved.
なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能である。例えば、前記形態の走行環境推定装置を備える車両制御装置、前記形態の走行環境推定装置を備える車両、前記形態の走行環境推定装置の各部に対応する機能をコンピュータに実現させる走行環境推定方法等の形態で実現することができる。 The present invention can be realized in various forms. For example, a vehicle control device including the travel environment estimation device of the above form, a vehicle including the travel environment estimation device of the above form, a travel environment estimation method that causes a computer to realize functions corresponding to each part of the travel environment estimation device of the above form, etc. It can be realized in the form.
Ａ．全体構成：
図１は、本発明の一実施形態としての自動車２００の構成を示す説明図である。自動車２００は、アイドリングストップ機能を搭載した車両である。自動車２００は、エンジン１０と、自動変速機１５と、ディファレンシャルギア２０と、駆動輪２５と、スタータ３０と、オルタネータ３５と、バッテリ４０と、電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electrical Control Unit）５０とを備えている。
A. overall structure:
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration of an
エンジン１０は、ガソリンや軽油などの燃料を燃焼させることによって動力を発生させる内燃機関である。エンジン１０の動力は、自動変速機１５に伝達されるとともに、駆動機構３４を介してオルタネータ３５に伝達される。エンジン１０の出力は、運転者により操作されるアクセルペダル（図示せず）の踏み込み量に応じて、エンジンコントロールコンピュータ（図示せず）により変更される。
The
自動変速機１５は、変速比の変更（いわゆるシフトチェンジ）を自動的に実行する。エンジン１０の動力（回転数・トルク）は、自動変速機１５によって変速され、所望の回転数・トルクとして、ディファレンシャルギア２０を介して、左右の駆動輪２５に伝達される。こうして、エンジン１０の動力は、アクセルペダルの踏み込み量に応じて変更されつつ、自動変速機１５を介して駆動輪２５に伝達されて、車両（自動車２００）の加速・減速が行なわれることになる。
The
オルタネータ３５にエンジン１０の動力を伝達する駆動機構３４は、本実施形態では、ベルトドライブの構成を採用している。オルタネータ３５は、エンジン１０の動力の一部を用いて発電を行なう。オルタネータ３５は、発電機の一種である。発電された電力は、インバータ（図示せず）を介してバッテリ４０の充電に用いられる。本明細書では、オルタネータ３５を用いたエンジン１０の動力による発電を「燃料発電」と呼ぶ。
In the present embodiment, the
バッテリ４０は、電圧１４Ｖの直流電源としての鉛蓄電池であり、エンジン本体以外に設けられた周辺機器である補機類７０に電力を供給する。補機類７０は、ヘッドライト７２、空調装置（Ａ／Ｃ）７４、ナビゲーション装置７６等が該当する。
The
スタータ３０は、バッテリ４０から供給される電力によってエンジン１０を始動させるセルモータである。通常は、停止している自動車の運転を開始する際に、運転者がイグニッションスイッチ（図示せず）を操作すると、スタータ３０が起動し、エンジン１０が始動する。このスタータ３０は、アイドリングストップ制御によりエンジン１０が停止した状態からエンジン１０を再始動させる場合にも利用される。
The
ＥＣＵ５０は、コンピュータプログラムを実行するＣＰＵ、コンピュータプログラム等を記憶するＲＯＭ、一時的にデータを記憶するＲＡＭ、各種センサやアクチュエータ等に接続される入出力ポート等を備える。ＥＣＵ５０に接続されるセンサとしては、駆動輪２５の回転速度を検出する車輪速センサ８２、ブレーキペダル（図示せず）の踏み込みの有無を検出するブレーキペダルセンサ８４、アクセルペダル（図示せず）の踏み込み量をアクセル開度として検出するアクセル開度センサ８６、バッテリ４０の充放電電流を検出するバッテリ電流センサ８８、およびオルタネータ３５の出力電流を検出するオルタネータ電流センサ８９等が設けられている。アクチュエータとしては、スタータ３０やオルタネータ３５等が該当する。ＥＣＵ５０は、バッテリ４０から電力の供給を受けている。
The ECU 50 includes a CPU that executes a computer program, a ROM that stores a computer program, a RAM that temporarily stores data, an input / output port connected to various sensors, actuators, and the like. Sensors connected to the ECU 50 include a
補機類７０の一つであるナビゲーション装置７６は、自動車２００の出発地から目的地に至るまでの経路を案内する装置である。また、ナビゲーション装置７６は、ＶＩＣＳ（登録商標）情報を車外から通信によって受信し、渋滞状況を示す渋滞情報を始めとする様々な道路交通情報を取得し、道路交通情報ＮｖをＥＣＵ５０に送信している。
A
Ｂ．ＥＣＵの構成：
ＥＣＵ５０は、前記各種のセンサ、エンジンコントロールコンピュータ（図示せず）、およびナビゲーション装置７６からの各信号をもとに、スタータ３０やオルタネータ３５を制御することによって、エンジン停止と再始動を制御（アイドリングストップ制御）するとともに、バッテリ４０のＳＯＣ（state of charge）を制御する。「ＳＯＣ」は、バッテリ４０に残存している電気量を、バッテリを満充電したときに蓄えられる電気量で除した値として定義される。アイドリングストップ制御は、車輪速センサ８２で検出された車輪速Ｖｈが低下して所定速度（例えば１０ｋｍ／ｈ）未満となったときに、エンジン停止条件が成立したとして燃料カットの指示を燃料供給系に出力し、その後、アクセル開度Ｔｐからアクセルペダルが踏み込まれたことが検出されたときに、エンジン再始動条件が成立したとしてエンジン再始動の指示をスタータ３０に出力するものである。
B. ECU configuration:
The ECU 50 controls the engine stop and restart (idling) by controlling the
図２は、ＥＣＵ５０の構成の一部を機能的に示す説明図である。図示は、バッテリ４０のＳＯＣを制御する構成を示したものである。ＥＣＵ５０は、停車時間率算出部１１０と、渋滞情報取得部１２０と、補機電流量算出部１３０と、充電調停部１４０と、オルタネータ発電指示電圧算出部１５０とを備える。各部１１０〜１７０は、実際は、ＥＣＵ５０に備えられたＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されたコンピュータプログラムを実行することで実現する機能を示す。
FIG. 2 is an explanatory diagram functionally showing a part of the configuration of the
停車時間率算出部１１０は、車輪速センサ８２によって検出された車輪速Ｖｈに基づいて、所定期間における停車時間の比率を算出するもので、ここでは、所定期間の長さが相違する３つのユニット、すなわち、極近過去停車時間率算出部１１２と、近過去停車時間率算出部１１４と、遠過去停車時間率算出部１１６と、を備える。極近過去停車時間率算出部１１２は過去３分間という極めて短期間における車両の停車時間の比率（以下「極近過去停車時間率」と呼ぶ）Ｒ１を算出し、近過去停車時間率算出部１１４は過去１０分間という短期間における車両の停車時間の比率（以下「近過去停車時間率」と呼ぶ）Ｒ２を算出し、遠過去停車時間率算出部１１６は過去１５分間という長期間における車両の停車時間の比率（以下「遠過去停車時間率」と呼ぶ）Ｒ３を算出する。
The stop time
渋滞情報取得部１２０は、ＥＣＵ５０から送られてくる道路交通情報Ｎｖを受信し、道路交通情報Ｎｖから渋滞情報Ｔｊを抽出する。
The traffic jam
補機電流量算出部１３０は、オルタネータ電流センサ８９によって検出されたオルタネータ電流Ａａと、バッテリ電流センサ８８によって検出されたバッテリ４０の充放電電流（「バッテリ電流」と呼ぶ）Ａｂとに基づいて、補機類７０で費やす補機電流量Ｉｈを算出する。
The auxiliary machine current
充電調停部１４０は、バッテリ４０の充電を抑制するか促進するかを、その度合とともに定めるためのもので、停車時間率算出部１１０によって求められた各過去停車時間率Ｒ１〜Ｒ３、渋滞情報取得部１２０によって取得された渋滞情報Ｔｊ、および補機電流量算出部１３０によって求められた補機電流量Ｉｈの間で調停を図ることで、前記抑制または促進する度合を示すバッテリ要求レベルＰ３を算出する。充電調停部１４０は、１次調停部１４２、２次調停部１４４、および３次調停部１４６を含む。
The
１次調停部１４２は、停車時間率算出部１１０によって算出された近過去停車時間率Ｒ２と遠過去停車時間率Ｒ３に基づいて、停車時間率の度合いを高いか低いかの２値によって示す停車時間率度合いＰ１を求める。この停車時間率度合いＰ１を、以下、「過去停車時間率度合いＰ１」と呼ぶ。２次調停部１４４は、１次調停部１４２によって求められた過去停車時間率度Ｐ１と、停車時間率算出部１１０によって算出された極近過去停車時間率Ｒ１と、渋滞情報取得部１２０によって得られた渋滞情報Ｔｊに基づいて、渋滞の度合いを高いか低いかの２値によって示す渋滞度合いＰ２を求める。停車時間率算出部１１０、渋滞情報取得部１２０、１次調停部１４２、および２次調停部１４４が、本発明の走行環境推定装置に係る構成であり、後ほど詳しく説明する。３次調停部１４６は、２次調停部１４４によって求められた渋滞度合いＰ２と、補機電流量算出部１３０によって求められた補機電流量Ｉｈとに基づいて、前述したバッテリ要求レベルＰ３を算出する。
The
図３は、バッテリ要求レベル算出用マップＭＰを示す説明図である。図示するように、バッテリ要求レベル算出用マップＭＰは、横軸に渋滞度合いＰ２をとり、縦軸に補機電流量Ｉｈをとり、横軸の値と縦軸の値とに対応するバッテリ要求レベルＰ３をマッピングしたマップデータである。渋滞度合いＰ２は、前述したように「高い」か「低い」かの２値である。渋滞度合いＰ２と、補機電流量Ｉｈと、バッテリ要求レベルＰ３との関係を、予め実験的にあるいはシミュレーションにより求めることで、バッテリ要求レベル算出用マップＭＰは作成されており、ＲＯＭに記憶している。３次調停部１４６は、ＲＯＭからバッテリ要求レベル算出用マップＭＰを呼び出し、そのマップＭＰを参照して、２次調停部１４４で求めた渋滞度合いＰ２と補機電流量算出部１３０で求めた補機電流量Ｉｈとに対応するバッテリ要求レベルＰ３を取得する。図示の例では、バッテリ要求レベルＰ３としてＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つの値が用意されている。各値は、Ｄ、Ｃ、Ｂ、Ａの順に高い。すなわち、Ｄ＞Ｃ＞Ｂ＞Ａとなっている。渋滞度合いＰ２が高いことを示す値１である方が、渋滞度合いＰ２が低いことを示す値０である場合に比べて、バッテリ要求レベルＰ３は高い値となる。また、補機電流量Ｉｈが高いほど、バッテリ要求レベルＰ３は高い値となる。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a battery required level calculation map MP. As shown in the figure, the battery requirement level calculation map MP has a congestion degree P2 on the horizontal axis, an auxiliary machine current amount Ih on the vertical axis, and a battery request level P3 corresponding to the value on the horizontal axis and the value on the vertical axis. It is the map data which mapped. The congestion degree P2 is a binary value of “high” or “low” as described above. The battery requirement level calculation map MP is created by storing the relationship between the degree of traffic congestion P2, the auxiliary machine current amount Ih, and the battery requirement level P3 in advance experimentally or by simulation, and is stored in the ROM. . The
図２に戻り、オルタネータ発電指示電圧算出部１５０は、充電調停部１４０によって算出されたバッテリ要求レベルＰ３と、バッテリ電流センサ８８（図１）によって検出されたバッテリ電流Ａｂと、車輪速センサ８２（図１）によって検出された車輪速Ｖｈと、アクセル開度センサ８６（図１）によって検出されたアクセル開度Ｔｐとに基づいて、オルタネータ３５に対して発電量を指示するための電圧値（発電指示電圧）ＳＶを算出する。発電指示電圧ＳＶは、車輪速Ｖｈとアクセル開度Ｔｐに基づいて定まるアイドリングストップ制御の状態や、バッテリ電流Ａｂに基づいて定まるバッテリ４０の現在のＳＯＣによって変化するものであるが、さらに、本実施形態では、充電調停部１４０によって求められるバッテリ要求レベルＰ３に応じて変化するようにしている。詳しくは、オルタネータ発電指示電圧算出部１５０は、充電調停部１４０によって求められるバッテリ要求レベルＰ３が高いほど、発電指示電圧ＳＶを大きくする。
Returning to FIG. 2, the alternator power generation instruction
バッテリ要求レベルＰ３が高いほど、発電指示電圧ＳＶが大きくなることで、図３に示すように、渋滞度合いＰ２が高い場合には、走行中の充電が促進され、渋滞度合いＰ２が低い場合には、走行中の充電が抑制される。また、補機電流量Ｉｈが低いほど、走行中の充電が抑制され、補機電流量Ｉｈが高いほど、走行中の充電が促進される。オルタネータ３５は、エンジン１０の動力の一部を用いて回転させるので、走行中の発電は燃料消費量の増加につながる。しかし、アイドリングストップ制御によるエンジン停止の途中でＳＯＣ不足からエンジンを再始動する場合は、エンジンの運転時に動力増大してＳＯＣを増加する場合に比べて、３倍から５倍近くの燃料量が必要である。換言すれば、エンジンの運転時における単位ＳＯＣ（例えばＳＯＣ１％）当たりの燃費効果は、前記エンジン停止の途中でＳＯＣ不足からエンジンを再始動する場合に比べて、３倍から５倍優れている。上記のように、走行中の充電の抑制・促進を渋滞度合いＰ２や補機電流量Ｉｈに応じて制御することによって、アイドリングストップ制御によるエンジン停止の途中でＳＯＣ不足からエンジンを再始動する機会を低減することができることから、燃費の向上を図ることができる。
As the battery request level P3 is higher, the power generation instruction voltage SV is larger. As shown in FIG. 3, when the degree of congestion P2 is high, charging during driving is promoted, and when the degree of congestion P2 is low , Charging during traveling is suppressed. Further, as the auxiliary machine current amount Ih is lower, charging during traveling is suppressed, and as the auxiliary machine current amount Ih is higher, charging during traveling is promoted. Since the
ＥＣＵ５０には、図示はしないが、上記以外に、「バッテリ制御」と呼ばれる機能と、「充電制御」と呼ばれる機能が設けられている。バッテリ４０、特に本実施形態の鉛バッテリは、長寿命化の要請から、使用可能なＳＯＣ範囲（運用するＳＯＣ範囲）が予め定められている。このため、このＳＯＣ範囲の下限値（例えば６０％）をバッテリ４０のＳＯＣが下回るときにエンジン１０の動力を増大してＳＯＣを前記ＳＯＣ範囲内とし、ＳＯＣ範囲の上限値（例えば９０％）をＳＯＣが上回るときにＳＯＣを消費して前記ＳＯＣ範囲内とする「バッテリ制御」が行われる。アイドリングストップ制御によるエンジンの停止時においてもＳＯＣが下限値を下回ると、エンジンが始動して燃料発電によってＳＯＣを前記ＳＯＣ範囲内とする。「充電制御」は、通常走行中に燃料発電によるバッテリ４０への充電を抑えることで燃料消費量を節約し、減速走行中に回生発電によりバッテリへの充電を行なう制御処理である。充電制御については周知の構成であることから、説明は省略する。
Although not shown, the
Ｃ．停車時間率算出部の構成：
図２の停車時間率算出部１１０に備えられる近過去停車時間率算出部１１４について説明する。近過去停車時間率算出部１１４は、運転者によるイグニッションキー（図示せず）の操作を受けてエンジンが始動された後、自動車２００の車速Ｖが所定速度Ｖ０（例えば、１５ｋｍ／ｈ）を上回るか否かを判定し、その上回ったときを起点として停車時間を取得する停車時間取得ルーチンを実行開始する。停車時間取得ルーチンは、６０秒ごとに、その６０秒間における停車時間を求め、その求めた結果を第１の記憶スタックに備えられたスタック要素に順次格納するものである。
C. Configuration of stop time rate calculation unit:
The near and past stop time
図４は、記憶スタックＳＴ１の一例を示す説明図である。図４（ａ）に示すように、記憶スタックＳＴ１は、１０個のスタック要素Ｍ（１）、Ｍ（２）、〜、Ｍ（１０）により構成される。近過去停車時間率算出部１１４は、６０秒ごとに、その６０秒間における停車時間を求め、その求めた結果を記憶スタックＳＴ１に備えられたスタック要素Ｍ（１）、Ｍ（２）、〜、Ｍ（１０）に順次格納する。格納されるスタック要素はＭ（１）からＭ（１０）に向かって順次移動する。停車時間の算出は、車輪速センサ８２によって検出された車輪速Ｖｈに基づいて車両が停止（Ｖｈ＝０ｋｍ／ｈ）しているかを判定し、その停止している時間を、６０秒間にわたって計測することによって求める。なお、車両が停止しているかの判定は、車輪速センサ８２の検出値を用いる構成に換えて、車速センサ（図示せず）の検出値を用いる構成等とすることもできる。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the storage stack ST1. As shown in FIG. 4A, the storage stack ST1 is composed of ten stack elements M (1), M (2),..., M (10). The near-past stop time
すなわち、停車時間取得ルーチンは、６０秒の期間における停車時間を、６０秒の周期で順次求め、その求めた停車時間をスタック要素Ｍ（１）からＭ（１０）に１つずつ順に格納する。図示の例で言えば、６０秒経過時に２０秒という停車時間がスタック要素Ｍ（１）に格納され、１２０秒経過時に０秒という停車時間がスタック要素Ｍ（２）に格納され、１８０秒経過時に６０秒という停車時間がスタック要素Ｍ（３）に格納される。このように、６０秒周期で、停車時間が順次格納される。図４（ｂ）に示すように、最後のスタック要素Ｍ（１０）まで停車時間が埋まった場合、すなわち合計で１０分（６００秒）間を経過した場合には、次の周期で求められた停車時間ｐｔは、最初のスタック要素Ｍ（１）に格納される。この時、スタック要素Ｍ（２）〜Ｍ（１０）はそれまでに格納された値が保持される。次の周期で求められた停車時間（図示せず）は、２番目のスタック要素Ｍ（２）に格納される。このように、全てのスタック要素Ｍ（１０）が詰まった場合には、先頭に戻って、先頭から一つずつ順に更新されていく。 That is, the stop time acquisition routine sequentially obtains stop times in a period of 60 seconds in a cycle of 60 seconds, and sequentially stores the obtained stop times in stack elements M (1) to M (10) one by one. In the illustrated example, the stop time of 20 seconds is stored in the stack element M (1) when 60 seconds have elapsed, and the stop time of 0 seconds is stored in the stack element M (2) when 120 seconds have elapsed, and 180 seconds have elapsed. Sometimes the stop time of 60 seconds is stored in the stack element M (3). In this way, stop times are sequentially stored in a cycle of 60 seconds. As shown in FIG. 4B, when the stop time is filled up to the last stack element M (10), that is, when a total of 10 minutes (600 seconds) has elapsed, it was obtained in the next cycle. The stop time pt is stored in the first stack element M (1). At this time, the stack elements M (2) to M (10) hold the values stored so far. The stop time (not shown) obtained in the next cycle is stored in the second stack element M (2). As described above, when all the stack elements M (10) are clogged, the process returns to the head and is updated one by one from the head.
図２の近過去停車時間率算出部１１４は、停車時間取得ルーチン以外にも停車時間率算出ルーチンを実行する。停車時間率算出ルーチンは、記憶スタックＳＴ１のスタック要素Ｍ（１）〜Ｍ（１０）を埋めるに要する時間、すなわち６００秒（＝１０分）を前記起点から経過したときに、実行開始されるもので、スタック要素Ｍ（１）〜Ｍ（１０）に格納されている各値の合計値を求め、記憶スタックＳＴ１を埋めるに要する時間である６００秒で前記合計値を割って、その商を近過去停車時間率Ｒ２とする。記憶スタックＳＴ１は、６０秒ごとにスタック要素Ｍが１つずつ更新されることから、この更新がなされる毎に近過去停車時間率Ｒ２を求める。すなわち、停車時間率算出ルーチによれば、記憶スタックＳＴ１の記憶内容を用いることで、直近の過去６００秒の期間における停車時間の比率を、近過去停車時間率Ｒ２として６０秒毎に次々に求めることができる。停車時間の比率とは、全体の時間（ここでは６００秒）に対する停車時間の比率である。
In addition to the stop time acquisition routine, the near and past stop time
停車時間率算出部１１０に備えられる遠過去停車時間率算出部１１６は、近過去停車時間率算出部１１４と同様の構成を有することで、直近の過去９００秒（＝１５分）の期間における停車時間の比率を、遠過去停車時間率Ｒ３として９０秒毎に次々に求める。停車時間率算出部１１０に備えられる極近過去停車時間率算出部１１２は、近過去停車時間率算出部１１４と同様の構成を有することで、直近の過去１８０秒（＝３分）の期間における停車時間の比率を、極近過去停車時間率Ｒ１として１８秒毎に次々に求める。
The far past stop time
Ｄ．調停部の構成：
・１次調停部について：
図２の１次調停部１４２は、前述したように、近過去停車時間率Ｒ２と遠過去停車時間率Ｒ３に基づいて、停車時間率の度合いが「高」、「低」のいずれであるかを判定する。この１次調停部１４２を実現する１次調停ルーチンを、図５のフローチャートを用いて次に詳しく説明する。図示するように、処理が開始されると、ＣＰＵは、近過去停車時間率Ｒ２が第１の閾値Ｈｎ以上であることと、遠過去停車時間率Ｒ３が第２の閾値Ｈｆ以上であることの少なくとも一方が満たされたか否かを判定する（ステップＳ１１０）。第１の閾値Ｈｎと第２の閾値Ｈｆとの間には、Ｈｎ＞Ｈｆとの関係がある。例えば、Ｈｎは４８％であり、Ｈｆは４４％である。ステップＳ１１０で、少なくとも一方が満たされたと判定された場合に、停車時間率の度合いを示す過去停車時間率度合いＰ１に対して「高」を示す値１をセットする（ステップＳ１２０）。ステップＳ１２０の実行後、「リターン」に抜けて、このルーチンを一旦終了する。
D. Arbitration department configuration:
・ About the primary mediation department:
As described above, the
一方、ステップＳ１１０で、上記２つの条件のいずれも満たさないと判定された場合には、ＣＰＵは、近過去停車時間率Ｒ２が第３の閾値Ｌｎ未満であることと、遠過去停車時間率Ｒ３が第４の閾値Ｌｆ未満であることの両方が満たされたか否かを判定する（ステップＳ１３０）。第３の閾値Ｌｎと前述した第１の閾値Ｈｎとの間には、Ｈｎ＞Ｌｎとの関係がある。第４の閾値Ｌｆと前述した第２の閾値Ｈｆとの間には、Ｈｆ＞Ｌｆとの関係がある。例えば、Ｌｎは４２％であり、Ｌｆは４０％である。なお、第３の閾値Ｌｎと第４の閾値Ｌｆとの間にも、Ｌｎ＞Ｌｆとの関係がある。すなわち、本実施例では、Ｈｎ＞Ｈｆ＞Ｌｎ＞Ｌｆの関係がある。 On the other hand, if it is determined in step S110 that neither of the above two conditions is satisfied, the CPU determines that the near-past stop time rate R2 is less than the third threshold Ln and that the far-past stop time rate R3. It is determined whether or not both are less than the fourth threshold value Lf (step S130). There is a relationship of Hn> Ln between the third threshold Ln and the first threshold Hn described above. There is a relationship of Hf> Lf between the fourth threshold value Lf and the second threshold value Hf described above. For example, Ln is 42% and Lf is 40%. Note that there is also a relationship of Ln> Lf between the third threshold value Ln and the fourth threshold value Lf. That is, in this embodiment, there is a relationship of Hn> Hf> Ln> Lf.
ステップＳ１３０で、両方が満たされたと判定された場合に、過去停車時間率度合いＰ１に対して「低」を示す値０をセットする（ステップＳ１４０）。ステップＳ１４０の実行後、「リターン」に抜けて、このルーチンを一旦終了する。一方、ステップＳ１３０で、否定判定、すなわち条件の少なくとも一方が満たされないと判定されたときには、ただちに「リターン」に抜けて、このルーチンを一旦終了する。すなわち、ステップＳ１３０で否定判定されたときには、過去停車時間率度合いＰ１の前回処理時の値をそのまま維持して、このルーチンを終える。過去停車時間率度合いＰ１の初期値は値０（すなわち「低」）とした。
When it is determined in step S130 that both are satisfied, a
以上のように構成された１次調停ルーチンに従うアルゴリズムによって、近過去停車時間率Ｒ２と遠過去停車時間率Ｒ３に基づいて過去停車時間率度合いＰ１が求められることになるが、このアルゴリズムがどのような理由によって構築されているかを次に説明する。 The past stoppage time rate degree P1 is obtained based on the near past stoppage time rate R2 and the far past stoppage time rate R3 by the algorithm according to the primary arbitration routine configured as described above. The reason why it is constructed for various reasons will be described next.
図６は、市街地、郊外それぞれでの近過去停車時間率Ｒ２の度数分布を示すグラフである。図７は、市街地、郊外それぞれでの遠過去停車時間率Ｒ３の度数分布を示すグラフである。両グラフは、市街地、郊外において、実際に自動車を走らせてそのときの近過去停車時間率Ｒ２と遠過去停車時間率Ｒ３を求めたものである。図６に示すように、近過去停車時間率Ｒ２の分布は、３５〜５３％の間で郊外と市街地が混在している。これに対して、図７に示すように、遠過去停車時間率Ｒ３の分布は、ほぼ４２％を境に郊外と市街地が分かれる。このことから、近過去停車時間率Ｒ２に基づいて判定を行なった場合、１０分間という短期であるから応答性よく判定が可能であるが、精度の点で劣る。一方、遠過去停車時間率Ｒ３に基づいて判定を行なった場合、１５分間という長期であるから応答性は悪いが、精度よく判定が可能となる。 FIG. 6 is a graph showing the frequency distribution of the near-term stoppage time rate R2 in each of the urban area and the suburbs. FIG. 7 is a graph showing the frequency distribution of the far past stoppage time rate R3 in each of the urban area and the suburbs. Both graphs are obtained by actually driving a car in an urban area and a suburb and obtaining a near-past stop time rate R2 and a far-past stop time rate R3 at that time. As shown in FIG. 6, the distribution of the near and past stoppage time rate R2 is between 35% and 53%, where suburbs and urban areas are mixed. On the other hand, as shown in FIG. 7, in the distribution of the far past stoppage time rate R3, the suburbs and the urban areas are separated by about 42% as a boundary. For this reason, when the determination is made based on the near-term stoppage time rate R2, since it is a short period of 10 minutes, the determination can be made with good responsiveness, but the accuracy is inferior. On the other hand, when the determination is made based on the far past stoppage time rate R3, since it is a long period of 15 minutes, the response is poor, but the determination can be made with high accuracy.
なお、「市街地」は、１次調停ルーチンによって求められる過去停車時間率度合いＰ１が高い（＝値１）ときと考えることができ、「郊外」は、過去停車時間率度合いＰ１が低い（＝値０）ときと考えることができる。このため、前述した１次調停ルーチンによれば、近過去停車時間率Ｒ２を、４８％という、前記混在する範囲（３５〜５３％）の中でも比較的高い側の値をステップＳ１１０で閾値Ｈｎとして用いることで、応答性よく、市街地への進入を判断可能としている。一方、遠過去停車時間率Ｒ３を、４０％という、市街地と郊外をはっきりわける４２％よりも少し低い側の値をステップＳ１３０で閾値Ｌｆとして用いることで、精度良く、郊外への進入を判断可能としている。ステップＳ１１０での遠過去停車時間率Ｒ３についての判断、ステップＳ１３０での近過去停車時間率Ｒ２についての判断については、判定精度を高めるために付加したものである。 It should be noted that “urban area” can be considered when the past stoppage time rate degree P1 obtained by the primary arbitration routine is high (= value 1), and “suburb” has a low past stoppage time rate degree P1 (= value). 0) It can be considered as time. For this reason, according to the above-mentioned primary arbitration routine, the near-past stop time rate R2 is set to 48% as a threshold value Hn in step S110, which is a relatively high value in the mixed range (35 to 53%). By using it, it is possible to judge the approach to the city area with good responsiveness. On the other hand, it is possible to determine the approach to the suburbs with high accuracy by using the far past stop time rate R3, which is 40%, which is slightly lower than 42% that clearly separates the urban area and the suburbs as the threshold value Lf in step S130. It is said. The determination about the far past stoppage time rate R3 in step S110 and the determination about the near past stoppage time rate R2 in step S130 are added in order to increase the determination accuracy.
さらに、前述した１次調停ルーチンによれば、図８に示すように、過去停車時間率度合いＰ１についての値０（＝低）から値１（＝高）への切り換えを判定する閾値（Ｈｎ，Ｈｆ）と、「値１（＝高）から値０（＝低）への切り換えを判定する閾値（Ｌｎ，Ｌｆ）とは、同じ値でなく、両者の間に幅を持った値となっている。このため、判定結果のハンチングを防止することができる。 Further, according to the above-described primary arbitration routine, as shown in FIG. 8, the threshold (Hn,) for determining switching from the value 0 (= low) to the value 1 (= high) for the past stoppage time rate degree P1. Hf) and “thresholds (Ln, Lf) for determining switching from the value 1 (= high) to the value 0 (= low) are not the same value but a value having a width between them. For this reason, hunting of the determination result can be prevented.
・２次調停部について：
図２の２次調停部１４４は、１次調停部１４２によって求められた過去停車時間率度Ｐ１と、停車時間率算出部１１０によって算出された極近過去停車時間率Ｒ１と、渋滞情報取得部１２０によって得られた渋滞情報Ｔｊに基づいて、渋滞の度合いを高いか低いかの２値によって示す渋滞度合いＰ２を求める。図９は、２次調停部１４４を実現する２次調停ルーチンを示すフローチャートである。処理が開始されると、ＣＰＵは、まず、極近過去停車時間率算出部１１２によって算出された極近過去停車時間率Ｒ１の度合いを高いか低いかの２値によって示す極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘを算出する処理を行う（ステップＳ２１０）。この算出は、極近過去停車時間率Ｒ１を所定の閾値（例えば、５０％）と比較し、Ｒ１がその閾値以上である場合には高（＝値１）とし、Ｒ１がその閾値を下回る場合には低（＝値０）とする。
・ About the secondary mediation department:
The
ステップＳ２１０の実行後、ＣＰＵは、図５の１次調停ルーチンによって求めた過去停車時間率度合いＰ１と、渋滞情報取得部１２０によって得られた渋滞情報Ｔｊと、ステップＳ２１０によって算出された極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとに基づいて、自車（自動車２００）の周辺の渋滞度合いＰ２を算出する（ステップＳ２２０）。この算出は、ＥＣＵ５０に備えられたＲＯＭに予め記憶されたマップデータを参照することによって行われる。このマップデータがどのような理由によって構築されているかを次に説明する。
求める。
After execution of step S210, the CPU determines the past stoppage time rate degree P1 obtained by the primary arbitration routine in FIG. 5, the traffic jam information Tj obtained by the traffic jam
Ask.
図１０は、過去停車時間率度合いＰ１、渋滞情報Ｔｊ、および極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘに対応する道路状況を表形式によって示す説明図である。道路状況は、予め実験的にあるいはシミュレーションにより求めたものである。表は、横方向に渋滞情報Ｔｊの「渋滞」、「非渋滞」を示し、縦方向に極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘの「高」、「低」を示し、縦２セル、横２セルの合計４セルのそれぞれに過去停車時間率度合いＰ１の「高」、「低」を示すことにより、過去停車時間率度合いＰ１と渋滞情報Ｔｊと極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとの組み合わせに応じた道路状況を示す。ここでいう「道路状況」は、例えば、「渋滞または厳しい市街地」、「非渋滞または郊外」といった、渋滞の度合いや市街地／郊外の区分である。 FIG. 10 is an explanatory diagram showing, in a tabular form, road conditions corresponding to the past stoppage time rate degree P1, the traffic jam information Tj, and the nearest past stoppage time rate degree R3X. The road situation is obtained in advance experimentally or by simulation. The table shows “congestion” and “non-congestion” in the traffic information Tj in the horizontal direction, “high” and “low” in the nearest past stoppage time rate R3X in the vertical direction, vertical 2 cells, horizontal 2 cells According to the combination of the past stop time rate degree P1, the traffic jam information Tj, and the nearest past stop time rate R3X by indicating the past stop time rate degree P1 of “high” and “low” in each of the four cells in total Shows the road conditions. The “road condition” here is, for example, a degree of traffic congestion or a classification of urban / suburb such as “congested or severe urban area” and “non-congested or suburban area”.
図１０の表において、過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとが等しいときには、その等しい停車時間率度合い、すなわち過去停車時間率度合いＰ１または極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘに基づいた道路状況が定められている。例えば、過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘが共に「高」であるときには、その「高」の停車時間率度合いに基づいた道路状況、すなわち「渋滞または厳しい市街地」となっている。過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘが共に「低」であるときには、その「低」の停車時間率度合いに基づいた道路状況、すなわち「非渋滞または郊外」となっている。なお、過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘが共に「低」でありながら、渋滞情報Ｔｊが「渋滞」である場合には、渋滞情報が誤りであると考えられる。以上のことから、過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとが等しいときには、過去停車時間率度合いＰ１または極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘに基づいて道路状況が定まっており、この道路状況は渋滞情報Ｔｊが関与しないものとなっている。 In the table of FIG. 10, when the past stoppage time rate degree P1 and the nearest past stoppage time rate degree R3X are equal, the same stoppage time rate degree, that is, the past stoppage time rate degree P1 or the nearest past stoppage time rate degree R3X Based on the road conditions. For example, when the past stoppage time rate degree P1 and the nearest past stoppage time rate degree R3X are both “high”, the road condition based on the “high” stop time rate degree, that is, “congestion or severe urban area”. ing. When the past stoppage time rate degree P1 and the closest past stoppage time rate degree R3X are both “low”, the road condition based on the “low” stop time rate degree, that is, “non-congested or suburban”. . It should be noted that when both the past stoppage time rate degree P1 and the nearest past stoppage time rate degree R3X are “low” and the traffic jam information Tj is “traffic jam”, the traffic jam information is considered to be incorrect. From the above, when the past stoppage time rate degree P1 and the nearest past stoppage time rate degree R3X are equal, the road condition is determined based on the past stoppage time rate degree P1 or the nearest past stoppage time rate degree R3X. This road situation does not involve the traffic information Tj.
一方、過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとが異なるときには、渋滞と非渋滞との間の切り替わり、あるいは一時的な交通の流れの変化を示す、例えば、「渋滞または厳しい市街地開始」、「信号待ち等、一時的な長時間停車」、「一時的に流れが良い」、「渋滞または厳しい市街地終了」といった道路状況が定められている。 On the other hand, when the past stoppage time rate degree P1 and the immediate past stoppage time rate degree R3X are different, it indicates a change between traffic and non-congestion or a temporary change in traffic flow. Road conditions such as “city start”, “temporarily stop for a long time such as waiting for a signal”, “temporarily good flow”, and “congestion or severe city end” are defined.
図１０において、「市街地」、「郊外」を渋滞度合いの高、低に変換し、さらに、渋滞と非渋滞との間の切り替わり、あるいは一時的な交通の流れの変化を渋滞度合いに変換すると、図１１に示すように、図式化することができる。さらに、図１１において、道路状況を値０か値１かの２値で表すと、図１２の表を得ることができる。渋滞度合いが「高」である場合は道路状況は値１に変換され、渋滞度合いが「低」である場合は道路状況は値０に変換される。この値０と値１とで示す道路状況が、図９のステップＳ２２０で得たい渋滞度合いＰ２に相当する。本実施形態では、この図１２に示した表をマップデータとしてＲＯＭに予め記憶している。図１２から判るように、過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとが異なるときには、渋滞度合いＰ２は、「＊」が付与された各値に示すように、渋滞情報Ｔｊの値と一致したものとなっている。
In FIG. 10, “urban area” and “suburb” are converted into high and low traffic congestion levels, and further, switching between traffic congestion and non-congestion, or temporary traffic flow change into traffic congestion degree, As shown in FIG. 11, it can be schematized. Furthermore, in FIG. 11, when the road condition is represented by binary values of 0 or 1, the table of FIG. 12 can be obtained. When the degree of congestion is “high”, the road condition is converted to a value of 1, and when the degree of congestion is “low”, the road condition is converted to a value of 0. The road condition indicated by the
図９のステップＳ２２０では、上記マップデータをＲＯＭから呼び出し、図５の１次調停ルーチンによって求めた過去停車時間率度合いＰ１と、渋滞情報取得部１２０によって得られた渋滞情報Ｔｊと、ステップＳ２１０によって算出された極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとの各値を照合キーとしてマットデータと照合することによって、各値の組み合わせに対応した渋滞度合いＰ２を求める。ステップＳ２２０の実行後、「リターン」に抜けて、このルーチンを一旦終了する。
In step S220 of FIG. 9, the map data is called from the ROM, the past stoppage time rate degree P1 obtained by the primary arbitration routine of FIG. 5, the traffic jam information Tj obtained by the traffic jam
なお、１次調停部１４２によって実行される１次調停ルーチンが本発明の形態における「長期間停車時間率度合い算出部」に対応し、２次調停部１４４によって実行される２次調停ルーチンにおけるステップＳ２１０の処理が本発明の形態における「短期間停車時間率度合い算出部」に対応し、２次調停部１４４によって実行される２次調停ルーチンにおけるステップＳ２２０の処理が本発明の形態における「渋滞度合い算出部」に対応する。本発明の形態における「短期間停車時間率」は極近過去停車時間率Ｒ１に対応し、本発明の形態における「長期間停車時間率」は近過去停車時間率Ｒ２と遠過去停車時間率Ｒ３のうちの少なくとも一方に対応する。
The primary arbitration routine executed by the
Ｅ．実施形態効果：
以上のように構成された自動車２００によれば、渋滞と非渋滞との間の切り替わり、あるいは一時的な交通の流れの変化が起こったときに、ナビゲーション装置７６から得られた渋滞情報Ｔｊに基づいて渋滞度合いＰ２の推定がなされる。このために、渋滞度合いが急変する走行環境において、推定精度を向上することができるという効果を奏する。
E. Embodiment effect:
According to the
Ｆ．変形例：
なお、この発明は上記の実施形態やその変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
F. Variation:
The present invention is not limited to the above-described embodiment and its modifications, and can be carried out in various modes without departing from the gist of the invention. For example, the following modifications are possible.
・変形例１：
前記実施形態では、図９のステップＳ２２０による、過去停車時間率度合いＰ１と渋滞情報Ｔｊと極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとに基づいて渋滞度合いＰ２を求めることを、図１２のマップデータを用いて行っていたが、これに換えて、過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとの比較を行い、両者が等しいときに、過去停車時間率度合いＰ１または極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘに基づいて渋滞度合いＰ２を求め、両者が異なるときに、渋滞情報Ｔｊに基づいて渋滞度合いＰ２を求める構成としてもよい。
・ Modification 1:
In the above embodiment, the map data of FIG. 12 is used to obtain the traffic jam degree P2 based on the past stoppage time rate degree P1, the traffic jam information Tj, and the nearest past stoppage time rate degree R3X in step S220 of FIG. However, instead of this, the past stoppage time rate degree P1 and the nearest past stoppage time rate degree R3X are compared, and when both are equal, the past stoppage time rate degree P1 or the nearest past stoppage time A configuration may be adopted in which the degree of traffic congestion P2 is obtained based on the rate degree R3X, and when the two are different, the degree of traffic congestion P2 is obtained based on the traffic congestion information Tj.
・変形例２：
上述の実施形態では、過去停車時間率度合いＰ１と極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘとが異なるときに、渋滞情報Ｔｊだけから渋滞度合いＰ２を求める構成としたが、これに換えて、渋滞情報Ｔｊに加えて、極近過去停車時間率度合いＲ３Ｘも考慮に入れて渋滞度合いＰ２を求める構成としてもよい。要は、少なくも渋滞情報Ｔｊを用いて渋滞度合い求める構成であれば、いずれの構成としてもよい。
In the above-described embodiment, when the past stoppage time rate degree P1 and the nearest past stoppage time rate degree R3X are different from each other, the congestion degree P2 is obtained from only the congestion information Tj. However, instead of this, the congestion information Tj In addition, it is good also as a structure which calculates | requires the traffic congestion degree P2 also taking into consideration the near past stoppage time rate degree R3X. In short, any configuration may be used as long as it is a configuration for determining the degree of traffic congestion using the traffic information Tj.
・変形例３：
上述の実施形態では、渋滞度合いＰ２を「高」、「低」の２値によって示す構成としたが、これに換えて、３以上の値によって示す構成としてもよい。この場合には、図１１において、渋滞度合いの高低の矢印として示される２セルの領域を３以上の数に区分して図１２のマップデータを作成することで対応が可能である。
・ Modification 3:
In the above-described embodiment, the congestion degree P2 is indicated by a binary value of “high” and “low”, but instead, a configuration indicated by a value of 3 or more may be used. In this case, it is possible to cope with this by creating the map data of FIG. 12 by dividing the 2-cell area shown by the high and low arrows of the degree of congestion in FIG. 11 into three or more numbers.
１０…エンジン
１５…自動変速機
２０…ディファレンシャルギア
２５…駆動輪
３０…スタータ
３４…駆動機構
３５…オルタネータ
４０…バッテリ
５０…ＥＣＵ
７０…補機類
７２…ヘッドライト
７４…空調装置
７６…ナビゲーション装置
８２…車輪速センサ
８４…ブレーキペダルセンサ
８６…アクセル開度センサ
８８…バッテリ電流センサ
８９…オルタネータ電流センサ
１１０…停車時間率算出部
１１２…極近過去停車時間率算出部
１１４…近過去停車時間率算出部
１１６…遠過去停車時間率算出部
１２０…渋滞情報取得部
１３０…補機電流量算出部
１４０…充電調停部
１４２…１次調停部
１４４…２次調停部
１４６…３次調停部
１５０…オルタネータ発電指示電圧算出部
Ｒ１…極近過去停車時間率
Ｒ２…近過去停車時間率
Ｒ３…遠過去停車時間率
Ｐ１…過去停車時間率度
Ｐ２…渋滞度合い
DESCRIPTION OF
DESCRIPTION OF
Claims (1)
前記短期間停車時間率に基づいて、短期間停車時間率度合いを算出する短期間停車時間率度合い算出部と、
前記長期間停車時間率に基づいて、長期間停車時間率度合いを算出する長期間停車時間率度合い算出部と、
前記算出された短期間停車時間率度合いと長期間停車時間率度合いとが等しいときに、前記短期間停車時間率度合いまたは前記長期間停車時間率度合いに基づいて前記渋滞度合いを求め、前記短期間停車時間率度合いと前記長期間停車時間率度合いとが異なるときに、少なくとも前記渋滞情報を用いて前記渋滞度合いを求める渋滞度合い算出部と、
を備える走行環境推定装置。 The short-term stoppage time ratio that is the ratio of the stoppage time in the first period, the long-term stoppage time ratio that is the ratio of the stoppage time in the second period that is longer than the first period, and acquired from outside the vehicle by communication A travel environment estimation device that estimates the degree of traffic congestion around the vehicle based on traffic information,
Based on the short-term stoppage time rate, a short-term stoppage time rate degree calculation unit that calculates a short-term stoppage time rate degree;
Based on the long-term stoppage time rate, a long-term stoppage time rate degree calculation unit that calculates a long-term stoppage time rate degree; and
When the calculated short-term stoppage time rate degree is equal to the long-term stoppage time rate degree, the congestion degree is obtained based on the short-term stoppage time rate degree or the long-term stoppage time rate degree, When the stopping time rate degree is different from the long-term stopping time rate degree, a congestion degree calculating unit that obtains the congestion degree using at least the congestion information;
A travel environment estimation device comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (1)
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Family Applications (1)
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