JP3276945B2 - データ処理装置およびデータ処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
データ処理装置およびデータ処理プログラムを記録した記録媒体Info
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- 108050003243 Prostaglandin G/H synthase 1 Proteins 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 3
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、時間的に連続す
る移動体の位置を示す位置データから該移動体の移動経
路を検出するデータ処理装置およびデータ処理プログラ
ムを記録した記録媒体に関する。
る移動体の位置を示す位置データから該移動体の移動経
路を検出するデータ処理装置およびデータ処理プログラ
ムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、任意の地域における道路網や
鉄道網等の交通網の整備を検討する場合、該地域におけ
る交通需要を予測し、該予測結果を用いて交通網の整備
内容を検討している。したがって、交通網の整備内容を
検討する場合、交通需要の予測を適正に行うことが重要
である。交通需要の予測には、多くの人（被験者）から
該地域における交通行動（移動経路や移動を行った時間
等）を取得し、これを統計的に処理したデータが用いら
れることから、交通需要の予測を適正に行うためには被
験者の交通行動を正確に取得する必要がある。
鉄道網等の交通網の整備を検討する場合、該地域におけ
る交通需要を予測し、該予測結果を用いて交通網の整備
内容を検討している。したがって、交通網の整備内容を
検討する場合、交通需要の予測を適正に行うことが重要
である。交通需要の予測には、多くの人（被験者）から
該地域における交通行動（移動経路や移動を行った時間
等）を取得し、これを統計的に処理したデータが用いら
れることから、交通需要の予測を適正に行うためには被
験者の交通行動を正確に取得する必要がある。
【０００３】従来、被験者の交通行動を取得する方法と
しては、被験者に調査票を渡し、該調査票に交通行動を
記入してもらうというアンケート方法が採用されてい
た。
しては、被験者に調査票を渡し、該調査票に交通行動を
記入してもらうというアンケート方法が採用されてい
た。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、被験者
が自分の記憶に基づいて調査票に自分の交通行動を記入
するため、記入漏れや実際の行動とを違った内容が記入
される等の記入ミスが避けられなかった。特に、多くの
被験者は何処から何処へ移動したかという事実について
は記憶していても、その間の移動経路や時間を正確に記
憶していない。したがって、従来のアンケート方式では
被験者の正確な交通行動を取得することが困難であっ
た。
が自分の記憶に基づいて調査票に自分の交通行動を記入
するため、記入漏れや実際の行動とを違った内容が記入
される等の記入ミスが避けられなかった。特に、多くの
被験者は何処から何処へ移動したかという事実について
は記憶していても、その間の移動経路や時間を正確に記
憶していない。したがって、従来のアンケート方式では
被験者の正確な交通行動を取得することが困難であっ
た。
【０００５】この発明の目的は、特にＰＨＳやＧＰＳ等
を利用した移動体の位置検出技術の進歩に注目し、これ
らの位置検出技術等で得られた時間的に連続する移動体
の位置を示す複数の位置データを処理して、該移動体の
移動経路を検出することができるデータ処理装置および
データ処理プログラムを記録した記録媒体を提供するこ
とにある。
を利用した移動体の位置検出技術の進歩に注目し、これ
らの位置検出技術等で得られた時間的に連続する移動体
の位置を示す複数の位置データを処理して、該移動体の
移動経路を検出することができるデータ処理装置および
データ処理プログラムを記録した記録媒体を提供するこ
とにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明は、上記課題を
解決するために以下の構成を備えている。
解決するために以下の構成を備えている。
【０００７】（１）時間的に連続する移動体の位置を示
す複数の位置データに基づいて上記移動体の移動経路を
検出するデータ処理装置であって、道路や鉄道等の交通
網を含む地理情報を記憶した記憶部と、上記複数の位置
データ毎に位置を特定し、上記地理情報から特定した位
置毎に該位置を含む所定の範囲内に存在する道路や鉄道
等の交通網を抽出し、ここで抽出した交通網から上記複
数の位置データが示す位置間を結ぶ経路を検出する制御
部と、を備えている。
す複数の位置データに基づいて上記移動体の移動経路を
検出するデータ処理装置であって、道路や鉄道等の交通
網を含む地理情報を記憶した記憶部と、上記複数の位置
データ毎に位置を特定し、上記地理情報から特定した位
置毎に該位置を含む所定の範囲内に存在する道路や鉄道
等の交通網を抽出し、ここで抽出した交通網から上記複
数の位置データが示す位置間を結ぶ経路を検出する制御
部と、を備えている。
【０００８】（２）上記移動体は、被験者であり、上記
記憶部は、被験者の自宅や勤務先の住所等の個人情報を
記憶しており、上記制御部は、上記個人情報を用いて被
験者の移動目的を推測する移動目的推測機能を有する。
記憶部は、被験者の自宅や勤務先の住所等の個人情報を
記憶しており、上記制御部は、上記個人情報を用いて被
験者の移動目的を推測する移動目的推測機能を有する。
【０００９】（３）上記制御部は、上記移動体の移動速
度を検出し、該移動速度および上記移動経路として検出
した交通網に基づいて上記移動体の移動に利用された交
通手段を推測する交通手段推測機能を有する。
度を検出し、該移動速度および上記移動経路として検出
した交通網に基づいて上記移動体の移動に利用された交
通手段を推測する交通手段推測機能を有する。
【００１０】上記（１）の構成では、時間的に連続する
移動体の位置を示す複数の位置データ毎にその位置が特
定され、特定された位置毎に該位置を含む所定の範囲内
に存在する道路や鉄道等の交通網が抽出され、さらに時
間的に連続する２つの位置データが示す位置間を結ぶ交
通網を検出する。これにより、離散的に検出された位置
間を結ぶ交通網が検出できるので、時間的に最も早い位
置データが示す位置と時間的に最も遅い位置データが示
す位置との間を結ぶ交通網、すなわち移動体の移動経路
が検出されることになる。
移動体の位置を示す複数の位置データ毎にその位置が特
定され、特定された位置毎に該位置を含む所定の範囲内
に存在する道路や鉄道等の交通網が抽出され、さらに時
間的に連続する２つの位置データが示す位置間を結ぶ交
通網を検出する。これにより、離散的に検出された位置
間を結ぶ交通網が検出できるので、時間的に最も早い位
置データが示す位置と時間的に最も遅い位置データが示
す位置との間を結ぶ交通網、すなわち移動体の移動経路
が検出されることになる。
【００１１】また、上記（２）の構成では移動体である
被験者の個人情報を用いて移動目的を推測するようにし
た。
被験者の個人情報を用いて移動目的を推測するようにし
た。
【００１２】また、上記（３）の構成では移動速度から
移動に利用された交通手段を推測するようにした。
移動に利用された交通手段を推測するようにした。
【００１３】
【発明の実施の形態】ＰＨＳ(Personal Handyphone Sys
tem)やＧＰＳ(Global Positioning System)を利用して
移動体の位置を検出する位置検出技術についてはすでに
実用化されている。以下、ＰＨＳを利用した位置検出技
術について簡単に説明する。図１は、ＰＨＳを利用した
位置検出システムの構成を示す図である。図において、
１は被験者が携帯しているＰＨＳである。ＰＨＳ１は微
弱な電波を使用することから基地局２（２-1〜２-n）の
配置密度が高い（都市部では略１００ｍ毎に配置されて
おり、また地下街、地下鉄の構内、建物内等様々な場所
に配置されている。）。また、ＰＨＳ１は常に複数の基
地局２について基地局のＩＤと電界強度を把握してい
る。３はセンタであり、基地局毎にＩＤと該基地局が配
置されている位置とを対応づけたデータを持っており、
ＰＨＳ１が把握している複数の基地局２についてＩＤお
よび電界強度を取得することで、このタイミング（時
刻）における該ＰＨＳ１の位置（緯度、経度）を特定す
ることができる。なお、図１に示す１０がこの発明の実
施形態にかかるデータ処理装置であり、後述するように
センタ３からＰＨＳ１の位置データを取得できる。
tem)やＧＰＳ(Global Positioning System)を利用して
移動体の位置を検出する位置検出技術についてはすでに
実用化されている。以下、ＰＨＳを利用した位置検出技
術について簡単に説明する。図１は、ＰＨＳを利用した
位置検出システムの構成を示す図である。図において、
１は被験者が携帯しているＰＨＳである。ＰＨＳ１は微
弱な電波を使用することから基地局２（２-1〜２-n）の
配置密度が高い（都市部では略１００ｍ毎に配置されて
おり、また地下街、地下鉄の構内、建物内等様々な場所
に配置されている。）。また、ＰＨＳ１は常に複数の基
地局２について基地局のＩＤと電界強度を把握してい
る。３はセンタであり、基地局毎にＩＤと該基地局が配
置されている位置とを対応づけたデータを持っており、
ＰＨＳ１が把握している複数の基地局２についてＩＤお
よび電界強度を取得することで、このタイミング（時
刻）における該ＰＨＳ１の位置（緯度、経度）を特定す
ることができる。なお、図１に示す１０がこの発明の実
施形態にかかるデータ処理装置であり、後述するように
センタ３からＰＨＳ１の位置データを取得できる。
【００１４】センタ３は適当なタイミングで繰り返しＰ
ＨＳ１から上記情報（基地局２のＩＤと電界強度）を取
得することで、時間的に連続するＰＨＳ１の位置を示す
複数の位置データ（時間、緯度、経度）を得ることがで
きる。例えば、センタ３では図２に示すように、時刻、
緯度、経度を対応付けた複数の位置データを得ることが
できる。この位置データにおける、日付および時間はセ
ンタ３がＰＨＳ１から上記情報を取得した時刻であり、
緯度および経度はセンタ３が上記情報を用いて算出した
値である。
ＨＳ１から上記情報（基地局２のＩＤと電界強度）を取
得することで、時間的に連続するＰＨＳ１の位置を示す
複数の位置データ（時間、緯度、経度）を得ることがで
きる。例えば、センタ３では図２に示すように、時刻、
緯度、経度を対応付けた複数の位置データを得ることが
できる。この位置データにおける、日付および時間はセ
ンタ３がＰＨＳ１から上記情報を取得した時刻であり、
緯度および経度はセンタ３が上記情報を用いて算出した
値である。
【００１５】図３は、この実施形態のデータ処理装置の
構成を示すブロック図である。データ処理装置１０は、
本体の動作を制御する制御部１１と、後述するデータベ
ース等を記憶した記憶部１２と、入力操作を行うキーボ
ード等を設けた操作部１３と、入力に伴う画面等を表示
する表示部１４と、センタ３との通信を制御する通信部
１５とを備えている。記憶部１２には、地理情報を登録
した地理情報データベース２１、個人情報を登録したＩ
Ｄ属性データベース２２、および、施設（自宅や勤務
先）と該施設へ移動する目的とを対応づけた情報を登録
した施設データベース２３が記憶されている。地理情報
データベース２１には、道路や鉄道等の交通網が登録さ
れている。ＩＤ属性データベース２２には、被験者毎に
自宅や勤務先の住所等の個人情報が登録されている。
構成を示すブロック図である。データ処理装置１０は、
本体の動作を制御する制御部１１と、後述するデータベ
ース等を記憶した記憶部１２と、入力操作を行うキーボ
ード等を設けた操作部１３と、入力に伴う画面等を表示
する表示部１４と、センタ３との通信を制御する通信部
１５とを備えている。記憶部１２には、地理情報を登録
した地理情報データベース２１、個人情報を登録したＩ
Ｄ属性データベース２２、および、施設（自宅や勤務
先）と該施設へ移動する目的とを対応づけた情報を登録
した施設データベース２３が記憶されている。地理情報
データベース２１には、道路や鉄道等の交通網が登録さ
れている。ＩＤ属性データベース２２には、被験者毎に
自宅や勤務先の住所等の個人情報が登録されている。
【００１６】以下、この実施形態にかかるデータ処理装
置１０の動作について説明する。この実施形態のデータ
処理装置１０は、通信部１５においてセンタ３と通信を
行うことで、センタ３から時間的に連続するＰＨＳ１の
位置データ（すなわち、被験者の位置）を取得できる。
なお、図２に示したＰＨＳ１の位置データには、被験者
（ＰＨＳ１）が移動している移動中の位置データだけで
なく、任意の場所に滞在しているときの位置データも含
まれている。一方、この実施形態のデータ処理装置１０
は、被験者の移動経路を検出することを目的としたもの
であることから、被験者が移動していないときの位置デ
ータについても以下に示す経路検出処理を行うと、処理
時間が長くなる。このため、センタ３にある被験者（Ｐ
ＨＳ１）の位置データから被験者が移動中であるときの
位置データを抽出し、ここで抽出した位置データについ
てのみ上記経路検出処理を行うことが適当である。
置１０の動作について説明する。この実施形態のデータ
処理装置１０は、通信部１５においてセンタ３と通信を
行うことで、センタ３から時間的に連続するＰＨＳ１の
位置データ（すなわち、被験者の位置）を取得できる。
なお、図２に示したＰＨＳ１の位置データには、被験者
（ＰＨＳ１）が移動している移動中の位置データだけで
なく、任意の場所に滞在しているときの位置データも含
まれている。一方、この実施形態のデータ処理装置１０
は、被験者の移動経路を検出することを目的としたもの
であることから、被験者が移動していないときの位置デ
ータについても以下に示す経路検出処理を行うと、処理
時間が長くなる。このため、センタ３にある被験者（Ｐ
ＨＳ１）の位置データから被験者が移動中であるときの
位置データを抽出し、ここで抽出した位置データについ
てのみ上記経路検出処理を行うことが適当である。
【００１７】センタ３にある被験者（ＰＨＳ１）の位置
データから被験者が移動中であるときの位置データを抽
出する方法としては、例えば、時間的に連続する２つの
位置データ間の距離が所定の距離以上離れているとき
に、これらの位置データを被験者の移動を示す位置デー
タであるとして抽出すればよい。なお、この処理はセン
タ３からＰＨＳ１の位置データを取得したデータ処理装
置１０で行ってもよいし、また、センタ３が上記処理を
行ってからＰＨＳ１の移動中の位置データのみをデータ
処理装置１０に送信するようにしてもよい。
データから被験者が移動中であるときの位置データを抽
出する方法としては、例えば、時間的に連続する２つの
位置データ間の距離が所定の距離以上離れているとき
に、これらの位置データを被験者の移動を示す位置デー
タであるとして抽出すればよい。なお、この処理はセン
タ３からＰＨＳ１の位置データを取得したデータ処理装
置１０で行ってもよいし、また、センタ３が上記処理を
行ってからＰＨＳ１の移動中の位置データのみをデータ
処理装置１０に送信するようにしてもよい。
【００１８】図４は、この実施形態のデータ処理装置で
処理される被験者の移動中の位置データである。図４は
被験者の２回の移動（トリップ）を示すものである（シ
ーケンス番号１〜２３までが被験者の最初の移動を示し
ており、シーケンス番号２４〜４２までが２回目の移動
を示している。）。シーケンス番号２３と２４との間に
あった、被験者が滞在中（移動していないとき）の位置
データが上記処理で間引かれている。
処理される被験者の移動中の位置データである。図４は
被験者の２回の移動（トリップ）を示すものである（シ
ーケンス番号１〜２３までが被験者の最初の移動を示し
ており、シーケンス番号２４〜４２までが２回目の移動
を示している。）。シーケンス番号２３と２４との間に
あった、被験者が滞在中（移動していないとき）の位置
データが上記処理で間引かれている。
【００１９】図５は、この実施形態のデータ処理装置に
おける経路検出処理を示すフローチャートである。この
経路検出処理は被験者のトリップ毎に行われる。トリッ
プ時の被験者の位置データを地図上にプロットすると、
図６（Ａ）に示すように移動中の被験者の位置が離散的
に示される。なお、この図において直線で示されている
ものが道路や鉄道等の交通網であり、矩形で示されてい
るものが位置データから特定された被験者の位置であ
る。制御部１１は、図６（Ｂ）に示すように地図データ
ベース２１を利用して被験者のトリップ位置を示す位置
データ毎に該位置データが示す位置を中心に半径ｄの範
囲内にある道路や鉄道（線路）等の交通網（太線で示す
交通網）を抽出する（ｎ１、ｎ２）。なお、上記ｄは予
め設定されている。トリップ時の全ての位置データにつ
いて上記処理を行うと、トリップの起点（被験者が移動
を開始した位置）からトリップの終点（被験者が移動を
完了した位置）までを結ぶ交通網が少なくとも１つ以上
検出されているかどうかを判定する（ｎ３）。上記起点
と終点とを結ぶ交通網が１つも検出されていなければ、
上記ｄを大きくして（ｄ＝ｄ＋ε（εは予め設定されて
いる）として）（ｎ４）、ｎ１以降の処理を繰り返す。
上記ｄを大きくするとｎ１で抽出される交通網が増加す
るので、この処理を繰り返すことで上記起点と終点とを
結ぶ交通網が検出される（図６（Ｃ）参照）。
おける経路検出処理を示すフローチャートである。この
経路検出処理は被験者のトリップ毎に行われる。トリッ
プ時の被験者の位置データを地図上にプロットすると、
図６（Ａ）に示すように移動中の被験者の位置が離散的
に示される。なお、この図において直線で示されている
ものが道路や鉄道等の交通網であり、矩形で示されてい
るものが位置データから特定された被験者の位置であ
る。制御部１１は、図６（Ｂ）に示すように地図データ
ベース２１を利用して被験者のトリップ位置を示す位置
データ毎に該位置データが示す位置を中心に半径ｄの範
囲内にある道路や鉄道（線路）等の交通網（太線で示す
交通網）を抽出する（ｎ１、ｎ２）。なお、上記ｄは予
め設定されている。トリップ時の全ての位置データにつ
いて上記処理を行うと、トリップの起点（被験者が移動
を開始した位置）からトリップの終点（被験者が移動を
完了した位置）までを結ぶ交通網が少なくとも１つ以上
検出されているかどうかを判定する（ｎ３）。上記起点
と終点とを結ぶ交通網が１つも検出されていなければ、
上記ｄを大きくして（ｄ＝ｄ＋ε（εは予め設定されて
いる）として）（ｎ４）、ｎ１以降の処理を繰り返す。
上記ｄを大きくするとｎ１で抽出される交通網が増加す
るので、この処理を繰り返すことで上記起点と終点とを
結ぶ交通網が検出される（図６（Ｃ）参照）。
【００２０】基本的には、上記処理で抽出された上記起
点と終点とを結ぶ交通網の中から図６（Ｄ）に示すよう
に最短経路を被験者の移動経路として抽出すればよいの
であるが、被験者が移動手段として鉄道を利用した場
合、被験者の移動経路が上記起点と終点とを結ぶ交通網
の最短経路とならない場合がある。そこで、この実施形
態にかかるデータ処理装置１０は以下に示す処理を行っ
て、被験者の移動手段を判定するようにした。
点と終点とを結ぶ交通網の中から図６（Ｄ）に示すよう
に最短経路を被験者の移動経路として抽出すればよいの
であるが、被験者が移動手段として鉄道を利用した場
合、被験者の移動経路が上記起点と終点とを結ぶ交通網
の最短経路とならない場合がある。そこで、この実施形
態にかかるデータ処理装置１０は以下に示す処理を行っ
て、被験者の移動手段を判定するようにした。
【００２１】次に、制御部１１は、時間的に連続する２
つの位置データ間における移動手段（徒歩、自動車、電
車等）を判別する移動手段判別処理を実行する（ｎ
５）。図７は、移動手段特定処理を示すフローチャート
である。制御部１１は、時間的に連続する２つの位置デ
ータ間の移動速度Ｖを算出する（ｎ１１）。移動速度Ｖ
は、２つの位置データ間の直線距離をこれら２つの位置
データの時間差で割ることで算出する。ｎ１１で算出し
た移動速度Ｖが予め設定されている速度Ｖ１（例えば、
７ｋｍ／ｈ）未満であれば、被験者の移動手段を徒歩ま
たは自転車と判定する（ｎ１２→ｎ１３）。一方、ｎ１
１で算出した移動速度Ｖが予め設定されている速度Ｖ１
以上であれば、被験者の移動手段を車（バスを含む）ま
たは電車であると判定する（ｎ１２→ｎ１４）。制御部
１１は、時間的に連続する２つの位置データ間全てにつ
いて上記処理を完了すると（ｎ１５）、ｎ１４で移動手
段を車または電車とした箇所があるかどうかを判定し
（ｎ１６）、該等する箇所がなければ被験者はトリップ
の起点から終点までの移動手段を徒歩または自転車であ
ったとして本処理を終了する。
つの位置データ間における移動手段（徒歩、自動車、電
車等）を判別する移動手段判別処理を実行する（ｎ
５）。図７は、移動手段特定処理を示すフローチャート
である。制御部１１は、時間的に連続する２つの位置デ
ータ間の移動速度Ｖを算出する（ｎ１１）。移動速度Ｖ
は、２つの位置データ間の直線距離をこれら２つの位置
データの時間差で割ることで算出する。ｎ１１で算出し
た移動速度Ｖが予め設定されている速度Ｖ１（例えば、
７ｋｍ／ｈ）未満であれば、被験者の移動手段を徒歩ま
たは自転車と判定する（ｎ１２→ｎ１３）。一方、ｎ１
１で算出した移動速度Ｖが予め設定されている速度Ｖ１
以上であれば、被験者の移動手段を車（バスを含む）ま
たは電車であると判定する（ｎ１２→ｎ１４）。制御部
１１は、時間的に連続する２つの位置データ間全てにつ
いて上記処理を完了すると（ｎ１５）、ｎ１４で移動手
段を車または電車とした箇所があるかどうかを判定し
（ｎ１６）、該等する箇所がなければ被験者はトリップ
の起点から終点までの移動手段を徒歩または自転車であ
ったとして本処理を終了する。
【００２２】また、ｎ１４で移動手段を車または電車と
した箇所があれば、この箇所において上記トリップの起
点からトリップの終点（被験者が移動を完了した位置）
までを結ぶ交通網として鉄道が抽出されているかどうか
を判定し（ｎ１７）、鉄道が抽出されていればこの間の
移動手段を電車であると判定し（ｎ１８）、鉄道が抽出
されていなければこの間の移動手段を車（またはバス）
であると判定する（ｎ１９）。
した箇所があれば、この箇所において上記トリップの起
点からトリップの終点（被験者が移動を完了した位置）
までを結ぶ交通網として鉄道が抽出されているかどうか
を判定し（ｎ１７）、鉄道が抽出されていればこの間の
移動手段を電車であると判定し（ｎ１８）、鉄道が抽出
されていなければこの間の移動手段を車（またはバス）
であると判定する（ｎ１９）。
【００２３】制御部１１は、上記処理で被験者の移動手
段の判定を完了すると、移動手段が電車であると判定し
た区間については、該区間（３つ以上の位置データが示
す位置間にまたがることもある。）の両端で被験者の乗
車駅および降車駅を特定する（ｎ６）。ここで、該区間
の少なくとも一方の側に駅がなく、乗車駅または降車駅
のいずれかが特定できなかったときには、制御部１１は
この区間の移動手段を最終的に車であったと判定する
（ｎ９）。乗車駅および降車駅の両方が特定されていれ
ば、両駅間の鉄道網を移動経路とする（ｎ８）。その他
の区間（鉄道網以外の区間）については、上記処理で抽
出されている交通網の中から最短経路となる道路網を被
験者の移動経路として検出する（ｎ１０）。
段の判定を完了すると、移動手段が電車であると判定し
た区間については、該区間（３つ以上の位置データが示
す位置間にまたがることもある。）の両端で被験者の乗
車駅および降車駅を特定する（ｎ６）。ここで、該区間
の少なくとも一方の側に駅がなく、乗車駅または降車駅
のいずれかが特定できなかったときには、制御部１１は
この区間の移動手段を最終的に車であったと判定する
（ｎ９）。乗車駅および降車駅の両方が特定されていれ
ば、両駅間の鉄道網を移動経路とする（ｎ８）。その他
の区間（鉄道網以外の区間）については、上記処理で抽
出されている交通網の中から最短経路となる道路網を被
験者の移動経路として検出する（ｎ１０）。
【００２４】上記処理によって時間的に連続する複数の
位置データが示す位置間の移動経路、移動手段等が検出
される（図８参照）。この図において、経路Ｎｏは時間
的に連続する２つの位置データ間に対して時間順に付し
たシリアル番号であり、通過リンクはこの間の移動経路
を示す識別番号である。また、図９に示すように表示部
１４に被験者の移動経路を表示することもできる。
位置データが示す位置間の移動経路、移動手段等が検出
される（図８参照）。この図において、経路Ｎｏは時間
的に連続する２つの位置データ間に対して時間順に付し
たシリアル番号であり、通過リンクはこの間の移動経路
を示す識別番号である。また、図９に示すように表示部
１４に被験者の移動経路を表示することもできる。
【００２５】このようにして、データ処理装置１０は時
間的に連続する位置データから被験者の移動経路を検出
する。しかも、被験者の移動速度から移動手段（鉄道の
利用等）を判定するようにしているので、被験者の移動
経路を精度良く検出することができる。
間的に連続する位置データから被験者の移動経路を検出
する。しかも、被験者の移動速度から移動手段（鉄道の
利用等）を判定するようにしているので、被験者の移動
経路を精度良く検出することができる。
【００２６】また、この実施形態のデータ処理装置１０
はトリップの終点にある施設から被験者の移動目的を推
測する。例えば、トリップに終点が被験者の勤務先であ
れば出勤目的のトリップであったと推測し、トリップに
終点が被験者の自宅であれば帰宅目的のトリップであっ
たと推測し、トリップに終点が被験者の勤務先や自宅で
はなく公園であれば自由なトリップ（余暇目的のトリッ
プ）であると推測する。なお、被験者の自宅や勤務先等
の住所は上述したようにＩＤ属性データベース２２に登
録されている。
はトリップの終点にある施設から被験者の移動目的を推
測する。例えば、トリップに終点が被験者の勤務先であ
れば出勤目的のトリップであったと推測し、トリップに
終点が被験者の自宅であれば帰宅目的のトリップであっ
たと推測し、トリップに終点が被験者の勤務先や自宅で
はなく公園であれば自由なトリップ（余暇目的のトリッ
プ）であると推測する。なお、被験者の自宅や勤務先等
の住所は上述したようにＩＤ属性データベース２２に登
録されている。
【００２７】このように、この実施形態のデータ処理装
置１０では、ＰＨＳ等の位置検出技術を利用すれば、被
験者の移動経路を正確に検出することができるので、交
通需要の予測を行う際の適正なデータを得ることができ
る。また、被験者の移動目的も推測するようにしたの
で、交通需要を予測するためのデータとして有効に利用
することができる。
置１０では、ＰＨＳ等の位置検出技術を利用すれば、被
験者の移動経路を正確に検出することができるので、交
通需要の予測を行う際の適正なデータを得ることができ
る。また、被験者の移動目的も推測するようにしたの
で、交通需要を予測するためのデータとして有効に利用
することができる。
【００２８】なお、上記実施形態ではＰＨＳを利用した
位置検出技術で得られた移動体の位置データを処理し
て、被験者の移動経路を検出するとしたが、データ処理
装置１０に入力される移動体の位置データは、ＧＰＳ等
の他の位置検出技術で検出された位置データであっても
よい。
位置検出技術で得られた移動体の位置データを処理し
て、被験者の移動経路を検出するとしたが、データ処理
装置１０に入力される移動体の位置データは、ＧＰＳ等
の他の位置検出技術で検出された位置データであっても
よい。
【００２９】また、データ処理装置１０に対する位置デ
ータの入力も、フロッピィディスク（ＦＤ）等の記録媒
体を利用して行うようにしてもよいし、操作者がキーボ
ード等を操作して入力するようにしてもよい。
ータの入力も、フロッピィディスク（ＦＤ）等の記録媒
体を利用して行うようにしてもよいし、操作者がキーボ
ード等を操作して入力するようにしてもよい。
【００３０】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、時間
的に連続する移動体の位置を示す位置データから該移動
体の移動経路を正確に検出することができる。これによ
り、交通需要の予測に必要な被験者の交通行動を容易に
取得することができ、適正な交通需要予測が行える。
的に連続する移動体の位置を示す位置データから該移動
体の移動経路を正確に検出することができる。これによ
り、交通需要の予測に必要な被験者の交通行動を容易に
取得することができ、適正な交通需要予測が行える。
【図１】ＰＨＳを利用した移動体の位置検出技術を説明
する図である。
する図である。
【図２】ＰＨＳを利用した移動体の位置検出技術で検出
された移動体の位置データを示す図である。
された移動体の位置データを示す図である。
【図３】この発明の実施形態であるデータ処理装置１０
の構成を示す図である。
の構成を示す図である。
【図４】この発明の実施形態であるデータ処理装置で処
理される移動体の位置データを示す図である。
理される移動体の位置データを示す図である。
【図５】この発明の実施形態であるデータ処理装置にお
ける移動経路検出処理を示すフローチャートである。
ける移動経路検出処理を示すフローチャートである。
【図６】移動経路検出処理を説明する図である。
【図７】この発明の実施形態であるデータ処理装置にお
ける移動手段判定処理を示すフローチャートである。
ける移動手段判定処理を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施形態であるデータ処理装置にお
ける移動経路検出処理の処理結果データを示す図であ
る。
ける移動経路検出処理の処理結果データを示す図であ
る。
【図９】この発明の実施形態であるデータ処理装置にお
ける移動経路検出処理の処理結果の表示例を示す図であ
る。
ける移動経路検出処理の処理結果の表示例を示す図であ
る。
１−ＰＨＳ ２−基地局 ３−センタ １０−データ処理装置 １１−制御部 １２−記憶部 １３−操作部 １４−表示部 １５−通信部 ２１−地理情報データベース ２２−ＩＤ属性データベース２２ ２３−施設データベース２３
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｆ 15/62 ３３５ (72)発明者 田名部 淳 大阪市中央区釣鐘町１丁目１番11号 株 式会社都市交通計画研究所内 (56)参考文献 特開 平10−232992（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−260244（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08G 1/00 - 1/16
Claims (4)
- 【請求項１】 時間的に連続する移動体の位置を示す複
数の位置データに基づいて上記移動体の移動経路を検出
するデータ処理装置であって、 道路や鉄道等の交通網を含む地理情報を記憶した記憶部
と、 上記複数の位置データ毎に位置を特定し、上記地理情報
から特定した位置毎に該位置を含む所定の範囲内に存在
する道路や鉄道等の交通網を抽出し、ここで抽出した交
通網から上記複数の位置データが示す位置間を結ぶ経路
を検出する制御部と、を備えたデータ処理装置。 - 【請求項２】 上記移動体は、被験者であり、 上記記憶部は、被験者の自宅や勤務先の住所等の個人情
報を記憶しており、 上記制御部は、上記個人情報を用いて被験者の移動目的
を推測する移動目的推測機能を有する請求項１に記載の
データ処理装置。 - 【請求項３】 上記制御部は、上記移動体の移動速度を
検出し、該移動速度および上記移動経路として検出した
交通網に基づいて上記移動体の移動に利用された交通手
段を推測する交通手段推測機能を有する請求項１または
２に記載のデータ処理装置。 - 【請求項４】 時間的に連続する移動体の位置を示す複
数の位置データに基づいて上記移動体の移動経路を検出
するデータ処理プログラムを記憶した記録媒体であっ
て、 上記複数の位置データ毎に位置を特定する第１のステッ
プと、 特定した位置毎に地理情報から該位置を含む所定の範囲
内に存在する道路や鉄道等の交通網を抽出する第２のス
テップと、 抽出した上記交通網から上記複数の位置データが示す位
置間を結ぶ経路を検出する第３のステップと、を有する
データ処理プログラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28194199A JP3276945B2 (ja) | 1999-10-01 | 1999-10-01 | データ処理装置およびデータ処理プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28194199A JP3276945B2 (ja) | 1999-10-01 | 1999-10-01 | データ処理装置およびデータ処理プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001101563A JP2001101563A (ja) | 2001-04-13 |
| JP3276945B2 true JP3276945B2 (ja) | 2002-04-22 |
Family
ID=17646063
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28194199A Expired - Lifetime JP3276945B2 (ja) | 1999-10-01 | 1999-10-01 | データ処理装置およびデータ処理プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3276945B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7113889B2 (en) | 2003-06-30 | 2006-09-26 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Data analyzing apparatus, data analyzing program, and mobile terminal |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| IL150894A0 (en) * | 2002-07-24 | 2003-04-10 | A method for measuring road traffic load based on analyzing cellular communications | |
| JP4861154B2 (ja) * | 2006-12-19 | 2012-01-25 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 情報サービス提供システム、対象行動推定装置、対象行動推定方法 |
| JP5035019B2 (ja) * | 2008-02-27 | 2012-09-26 | 住友電気工業株式会社 | 移動方法判定装置、コンピュータプログラム及び移動手段判定方法 |
| JP5105252B2 (ja) * | 2008-10-24 | 2012-12-26 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 携帯型ナビゲーション装置 |
| JP5225461B2 (ja) * | 2009-04-17 | 2013-07-03 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 位置情報分析装置および位置情報分析方法 |
| EP2490170A1 (en) * | 2009-10-14 | 2012-08-22 | Ntt Docomo, Inc. | Positional information analysis device and positional information analysis method |
| JP2017021856A (ja) * | 2016-10-20 | 2017-01-26 | 株式会社ゼンリンデータコム | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
| JP7027605B1 (ja) | 2021-08-12 | 2022-03-01 | パシフィックコンサルタンツ株式会社 | 人流解析プログラム、人流解析方法、および人流解析システム |
-
1999
- 1999-10-01 JP JP28194199A patent/JP3276945B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7113889B2 (en) | 2003-06-30 | 2006-09-26 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Data analyzing apparatus, data analyzing program, and mobile terminal |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2001101563A (ja) | 2001-04-13 |
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