JP3337202B2 - 交通状況予測方法、装置、および交通状況予測プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
交通状況予測方法、装置、および交通状況予測プログラムを記録した記録媒体Info
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- JP3337202B2 JP3337202B2 JP22178898A JP22178898A JP3337202B2 JP 3337202 B2 JP3337202 B2 JP 3337202B2 JP 22178898 A JP22178898 A JP 22178898A JP 22178898 A JP22178898 A JP 22178898A JP 3337202 B2 JP3337202 B2 JP 3337202B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、現在の交通状況の
情報に基づいて、将来の交通状況を予測する交通状況予
測方法および装置に関する。
情報に基づいて、将来の交通状況を予測する交通状況予
測方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の交通状況予測方法としては、道路
の特徴的な場所、例えば交差点などに取り付けられたセ
ンサーにより計測される車両の通過台数や平均速度の時
系列から、将来のその道路での交通状況を予測し、情報
を提供するという方法が一般的である。
の特徴的な場所、例えば交差点などに取り付けられたセ
ンサーにより計測される車両の通過台数や平均速度の時
系列から、将来のその道路での交通状況を予測し、情報
を提供するという方法が一般的である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】道路が一本であれば、
時系列データの解析により、ある程度の精度で交通状況
を予測することは可能である。しかし、実際の道路網は
複雑であり、ドライバーからの情報提供がない限り、個
々の車両の動きを正確に予測することは不可能である。
時系列データの解析により、ある程度の精度で交通状況
を予測することは可能である。しかし、実際の道路網は
複雑であり、ドライバーからの情報提供がない限り、個
々の車両の動きを正確に予測することは不可能である。
【０００４】そのため、高速道路などでの渋滞予測は、
時系列データの解析で可能であっても、一般道路では、
予測精度が大幅に低下してしまうといった問題があっ
た。
時系列データの解析で可能であっても、一般道路では、
予測精度が大幅に低下してしまうといった問題があっ
た。
【０００５】本発明の目的は、一般道路での交通状況の
予測精度を高める交通状況予測方法、装置、および記録
媒体を提供することにある。
予測精度を高める交通状況予測方法、装置、および記録
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】本発明の交通状況予測方
法は、車両の位置を検出して車両の位置変動から移動速
度と方向とを算出し、それぞれの車両毎に将来の該車両
の存在する可能性である存在確率のある広がりを規定す
る存在確率場を定義し、それらの車両のその存在確率を
集計し、各道路での交通状況データを変更することによ
り将来の交通量を予測する。
法は、車両の位置を検出して車両の位置変動から移動速
度と方向とを算出し、それぞれの車両毎に将来の該車両
の存在する可能性である存在確率のある広がりを規定す
る存在確率場を定義し、それらの車両のその存在確率を
集計し、各道路での交通状況データを変更することによ
り将来の交通量を予測する。
【０００７】本発明の交通状況予測方法は、道路の交通
量を逐次計測した交通状況データを入力するステップ
と、各車両に設置された車両位置検出手段で検出した車
両の位置情報を入力するステップと、入力された車両の
位置情報の時系列データからその車両の基準時刻での移
動速度と方向とを算出するステップと、算出された個々
の車両の移動速度と方向とに応じて、それぞれの車両が
所定時間後に存在する可能性である存在確率のある広が
りを規定する存在確率場を設定するステップと、設定さ
れた個々の存在確率場から、各道路における所定時間後
の全車両の存在確率を求め、入力された交通状況データ
と組合わせて所定時間後の交通量を算出して外部に出力
するステップを有する。
量を逐次計測した交通状況データを入力するステップ
と、各車両に設置された車両位置検出手段で検出した車
両の位置情報を入力するステップと、入力された車両の
位置情報の時系列データからその車両の基準時刻での移
動速度と方向とを算出するステップと、算出された個々
の車両の移動速度と方向とに応じて、それぞれの車両が
所定時間後に存在する可能性である存在確率のある広が
りを規定する存在確率場を設定するステップと、設定さ
れた個々の存在確率場から、各道路における所定時間後
の全車両の存在確率を求め、入力された交通状況データ
と組合わせて所定時間後の交通量を算出して外部に出力
するステップを有する。
【０００８】本発明の交通状況予測装置は、道路の交通
量を逐次計測した交通状況データを入力する交通状況デ
ータ入力手段と、各車両に設置された車両位置検出手段
で検出した車両の位置情報を入力する車両位置入力手段
と、車両位置入力手段で入力されたその車両の位置情報
の時系列データからその車両の基準時刻での移動速度と
位置とを算出する速度検出手段と、速度検出手段で算出
された個々の車両の移動速度と方向とに応じて、それぞ
れの車両が所定時間後に存在する可能性である存在確率
のある広がりを規定する存在確率場を設定する存在確率
場設定手段と、設定された個々の存在確率場から、所定
時間後の各道路の全車両の存在確率を求め、交通状況デ
ータ入力手段で入力された交通状況データと組合わせて
所定時間後の交通量として出力する交通状況予測手段と
を有する。
量を逐次計測した交通状況データを入力する交通状況デ
ータ入力手段と、各車両に設置された車両位置検出手段
で検出した車両の位置情報を入力する車両位置入力手段
と、車両位置入力手段で入力されたその車両の位置情報
の時系列データからその車両の基準時刻での移動速度と
位置とを算出する速度検出手段と、速度検出手段で算出
された個々の車両の移動速度と方向とに応じて、それぞ
れの車両が所定時間後に存在する可能性である存在確率
のある広がりを規定する存在確率場を設定する存在確率
場設定手段と、設定された個々の存在確率場から、所定
時間後の各道路の全車両の存在確率を求め、交通状況デ
ータ入力手段で入力された交通状況データと組合わせて
所定時間後の交通量として出力する交通状況予測手段と
を有する。
【０００９】
【００１０】
【００１１】車両の移動可能な範囲をポテンシャル場、
あるいは確率密度分布として定義することで、ある時間
経過したあとの車両の密度変化を補正することができ、
より精度の良い交通状況予測が可能となる。
あるいは確率密度分布として定義することで、ある時間
経過したあとの車両の密度変化を補正することができ、
より精度の良い交通状況予測が可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】本発明の第１の実施の形態の存在
確率場に基づく交通状況予測方法と交通情報予測装置に
ついて図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１
の実施の形態の交通状況予測装置の模式的ブロック構成
図である。交通状況予測装置１０は、道路の交通量を逐
次計測したデータを入力する交通状況データ入力手段１
１と、各車両に設置された車両位置検出手段２０でＧＰ
Ｓ等を利用して検出した車両の位置を入力する車両位置
入力手段１２と、車両位置入力手段１２で入力した車両
の位置情報の時系列データから車両の基準時刻での速度
と方向と（速度ベクトル）を算出する速度検出手段１３
と、速度検出手段１３で算出した個々の車両の速度と方
向に応じて、その車両の基準時刻から所定時間後の存在
確率場を所定の定義で設定する存在確率場設定手段１４
と、個々の車両の存在確率場から求められた道路の基準
点の車両の存在確率から、その道路の所定時間後の車両
全体の存在確率を求め、交通状況データ入力手段１１で
入力したその道路の基準時刻の交通状況データと組合わ
せて所定時間後の交通量を算定し外部に出力する交通状
況予測手段１５と、各手段の動作を制御する制御部１６
とを備える。
確率場に基づく交通状況予測方法と交通情報予測装置に
ついて図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１
の実施の形態の交通状況予測装置の模式的ブロック構成
図である。交通状況予測装置１０は、道路の交通量を逐
次計測したデータを入力する交通状況データ入力手段１
１と、各車両に設置された車両位置検出手段２０でＧＰ
Ｓ等を利用して検出した車両の位置を入力する車両位置
入力手段１２と、車両位置入力手段１２で入力した車両
の位置情報の時系列データから車両の基準時刻での速度
と方向と（速度ベクトル）を算出する速度検出手段１３
と、速度検出手段１３で算出した個々の車両の速度と方
向に応じて、その車両の基準時刻から所定時間後の存在
確率場を所定の定義で設定する存在確率場設定手段１４
と、個々の車両の存在確率場から求められた道路の基準
点の車両の存在確率から、その道路の所定時間後の車両
全体の存在確率を求め、交通状況データ入力手段１１で
入力したその道路の基準時刻の交通状況データと組合わ
せて所定時間後の交通量を算定し外部に出力する交通状
況予測手段１５と、各手段の動作を制御する制御部１６
とを備える。
【００１３】ここで存在確率場とは基準時刻から所定時
間後にその車両が存在する可能性のある広がりを定義し
たものであり、基準時刻の車両の位置から車の進行方向
に所定の距離離れた位置を中心とし、所定の半径内をそ
の車両が存在する可能性のある範囲と仮定し、その車両
がその範囲内の任意の位置に存在する確率が中心からの
距離に相関する関数で示されるものと定義している。一
方各道路には所定の基準で基準点を定め、基準時刻から
所定時間後にその道路にその車両が存在する確率はその
車両の存在確率場の中心からその道路の基準点までの距
離に対応した確率であるとする。
間後にその車両が存在する可能性のある広がりを定義し
たものであり、基準時刻の車両の位置から車の進行方向
に所定の距離離れた位置を中心とし、所定の半径内をそ
の車両が存在する可能性のある範囲と仮定し、その車両
がその範囲内の任意の位置に存在する確率が中心からの
距離に相関する関数で示されるものと定義している。一
方各道路には所定の基準で基準点を定め、基準時刻から
所定時間後にその道路にその車両が存在する確率はその
車両の存在確率場の中心からその道路の基準点までの距
離に対応した確率であるとする。
【００１４】次に本発明の第１の実施の形態の存在確率
場に基づく交通状況予測方法について説明する。図２
は、本発明の交通状況予測方法の一実施例を示すフロー
チャートである。
場に基づく交通状況予測方法について説明する。図２
は、本発明の交通状況予測方法の一実施例を示すフロー
チャートである。
【００１５】本発明の実施の前提として、交差点などの
道路の特徴的な地点には、交通量（単位時間内の通過車
両台数等）を計測するセンサーが取り付けられているも
のとする。また、位置計測の対象となる各車両には、Ｇ
ＰＳ等の位置計測装置が取り付けられていて、各車両で
は自分の位置を逐次検出し、検出された位置は、無線な
どを利用して、本発明の交通状況予測装置１０の設置さ
れた中央管制センタに送られ、中央管制センタでは各車
両の位置を逐次把握できるようになっているとするもの
として、以後の説明を行う。
道路の特徴的な地点には、交通量（単位時間内の通過車
両台数等）を計測するセンサーが取り付けられているも
のとする。また、位置計測の対象となる各車両には、Ｇ
ＰＳ等の位置計測装置が取り付けられていて、各車両で
は自分の位置を逐次検出し、検出された位置は、無線な
どを利用して、本発明の交通状況予測装置１０の設置さ
れた中央管制センタに送られ、中央管制センタでは各車
両の位置を逐次把握できるようになっているとするもの
として、以後の説明を行う。
【００１６】まず、予測を開始すると（Ｓ１１）、中央
管制センタの交通状況予測装置１０では、道路の各地点
の交通データを入力し（Ｓ１２）、各車両から送られる
位置情報により個々の車両の位置を逐次検出し、時間差
分をとることで、当該車両の基準時刻の平均速度と方向
と（速度ベクトル）を検出する（Ｓ１３）。
管制センタの交通状況予測装置１０では、道路の各地点
の交通データを入力し（Ｓ１２）、各車両から送られる
位置情報により個々の車両の位置を逐次検出し、時間差
分をとることで、当該車両の基準時刻の平均速度と方向
と（速度ベクトル）を検出する（Ｓ１３）。
【００１７】次に、個々の車両の位置と速度ベクトルか
ら、基準時刻より所定時間後の中心点と存在確率場を設
定する（Ｓ１４）。この存在確率場は、予測時間や速度
ベクトルに応じて場の形状は変化可能とし、中心に近い
ほど存在確率の高い確率密度分布で定義されるものとす
る。
ら、基準時刻より所定時間後の中心点と存在確率場を設
定する（Ｓ１４）。この存在確率場は、予測時間や速度
ベクトルに応じて場の形状は変化可能とし、中心に近い
ほど存在確率の高い確率密度分布で定義されるものとす
る。
【００１８】例えば、速度ｖで移動する車両ａがあり、
基準時刻よりｓ分後の予測をおこなう場合の存在確率場
は、進行方向にｓｖだけ移動した点を中心とする半径ｓ
ｖ／２で定義される円を考える。ここで、中心位置の決
定方法並びに、円は一例である。他に、形状としては進
行方向に長軸をもつ楕円を考えることもできる。また、
道路網の状況に応じて、中心位置、形状を適宜変化させ
ることも考えられ、存在確率場の中心位置、形状は本実
施例で限定されない。
基準時刻よりｓ分後の予測をおこなう場合の存在確率場
は、進行方向にｓｖだけ移動した点を中心とする半径ｓ
ｖ／２で定義される円を考える。ここで、中心位置の決
定方法並びに、円は一例である。他に、形状としては進
行方向に長軸をもつ楕円を考えることもできる。また、
道路網の状況に応じて、中心位置、形状を適宜変化させ
ることも考えられ、存在確率場の中心位置、形状は本実
施例で限定されない。
【００１９】そして、存在確率場の内部の任意の位置に
おける存在確率は、ここでは、簡単な例として、中心位
置を１とする正規分布の確率密度関数ｐを用いて説明す
る。
おける存在確率は、ここでは、簡単な例として、中心位
置を１とする正規分布の確率密度関数ｐを用いて説明す
る。
【００２０】図３は、存在確率場の一例を示す模式図で
あり、図中４１は車両、４２は半径ｓｖ／２の存在確率
場であり、車両４１は矢印の方向に速度ｖで走行してお
り、速度ｖに予測時刻に対応する所定時間ｓを乗じたｓ
ｖだけ走行方向に離れた位置を中心として半径ｓｖ／２
の存在確率場４２が設定されている。ここで、車両４１
が、ｓ分後に存在確率場の中心からｒ離れた位置にいる
確率４３は、ｐａ（ｒ）として決定されるものとする。
あり、図中４１は車両、４２は半径ｓｖ／２の存在確率
場であり、車両４１は矢印の方向に速度ｖで走行してお
り、速度ｖに予測時刻に対応する所定時間ｓを乗じたｓ
ｖだけ走行方向に離れた位置を中心として半径ｓｖ／２
の存在確率場４２が設定されている。ここで、車両４１
が、ｓ分後に存在確率場の中心からｒ離れた位置にいる
確率４３は、ｐａ（ｒ）として決定されるものとする。
【００２１】次に、存在確率場の内部に存在する道路の
予め定められた基準点を検出し、存在確率場内の基準点
の位置の確率密度から、存在確率場に基準点を有する全
ての道路での、車両４１の存在確率を決定する（Ｓ１
５）。
予め定められた基準点を検出し、存在確率場内の基準点
の位置の確率密度から、存在確率場に基準点を有する全
ての道路での、車両４１の存在確率を決定する（Ｓ１
５）。
【００２２】存在確率場の未設定な車両があれば（Ｓ１
６Ｙｅｓ）、ステップＳ１４に戻って存在確率場の未設
定な車両の存在確率場の設定と各道路でのその車両の存
在確率の決定を繰り返す。
６Ｙｅｓ）、ステップＳ１４に戻って存在確率場の未設
定な車両の存在確率場の設定と各道路でのその車両の存
在確率の決定を繰り返す。
【００２３】全ての車両について存在確率場の設定と各
道路での存在確率の決定が終われば（Ｓ１６Ｎｏ）、予
測の対象とする道路に対し、全ての車両（ｉ＝
１、．．、Ｎ）のその道路の確率密度ｐｉ（ｒ）を集計
し、各道路での交通状況として基準時刻に実測された交
通状況データから算定されたその基準時刻におけるその
道路の走行車両数Ｄから、基準時刻にその道路に存在し
た車両位置検出手段を有する車両数Ｇを減じた車両数
に、その道路に対する全ての車両の存在確率の総和を加
算して所定時間後の交通量を設定し（Ｓ１７）、外部に
情報を提供し（Ｓ１８）、予測を終了する（Ｓ１９）。
つまり、ある道路での交通量ｑは、 ｑ＝Ｄ−Ｇ＋Σiｐｉ（ｒ） により決定していく。
道路での存在確率の決定が終われば（Ｓ１６Ｎｏ）、予
測の対象とする道路に対し、全ての車両（ｉ＝
１、．．、Ｎ）のその道路の確率密度ｐｉ（ｒ）を集計
し、各道路での交通状況として基準時刻に実測された交
通状況データから算定されたその基準時刻におけるその
道路の走行車両数Ｄから、基準時刻にその道路に存在し
た車両位置検出手段を有する車両数Ｇを減じた車両数
に、その道路に対する全ての車両の存在確率の総和を加
算して所定時間後の交通量を設定し（Ｓ１７）、外部に
情報を提供し（Ｓ１８）、予測を終了する（Ｓ１９）。
つまり、ある道路での交通量ｑは、 ｑ＝Ｄ−Ｇ＋Σiｐｉ（ｒ） により決定していく。
【００２４】走行車両データＤは、その道路の長さと平
均走行速度から算定される車両の平均滞留時間の間のそ
の道路の計測点の車両通過台数を用いてもよく、平均走
行速度は予め計測した値でもよく、車両の速度を検出で
きる検出点であれば検出した速度を用いてもよい。
均走行速度から算定される車両の平均滞留時間の間のそ
の道路の計測点の車両通過台数を用いてもよく、平均走
行速度は予め計測した値でもよく、車両の速度を検出で
きる検出点であれば検出した速度を用いてもよい。
【００２５】基準時刻にその道路に存在した車両位置検
出手段を有する車両数Ｇは、車両位置入力手段１２で入
力した車両位置を、交通量決定手段１５で対象とする道
路に対して解析して算定できる。
出手段を有する車両数Ｇは、車両位置入力手段１２で入
力した車両位置を、交通量決定手段１５で対象とする道
路に対して解析して算定できる。
【００２６】図４は、各車両の存在確率場から道路に対
してその車両の存在確率を設定する例を示す模式図であ
り、（ａ）は道路の模式図、（ｂ）は（ａ）の道路にお
いて２台の車両ａ，ｂが、それぞれ異なる速度で移動し
ているときの存在確率場の設定の例を示す模式図であ
る。図中、ａ、ｂは車両、Ｌ１〜Ｌ９は道路、Ｃ０、Ｃ
１は道路の基準点、Ｐａは車両ａの存在確率場、Ｐｂは
車両ｂの存在確率場である。
してその車両の存在確率を設定する例を示す模式図であ
り、（ａ）は道路の模式図、（ｂ）は（ａ）の道路にお
いて２台の車両ａ，ｂが、それぞれ異なる速度で移動し
ているときの存在確率場の設定の例を示す模式図であ
る。図中、ａ、ｂは車両、Ｌ１〜Ｌ９は道路、Ｃ０、Ｃ
１は道路の基準点、Ｐａは車両ａの存在確率場、Ｐｂは
車両ｂの存在確率場である。
【００２７】図４（ａ）の様な道路マップの中を、２台
の車両ａ、ｂが走行している場合を想定している。図４
（ｂ）に示されるように車両ａには、所定の定義で存在
確率場Ｐａが設定され、車両ｂには、所定の定義で存在
確率場Ｐｂが設定される。まず、個々の存在確率場の中
に存在する道路を検出し、それぞれの道路に各車両の存
在確率を設定していく。この場合各道路には基準点を定
義し基準点における存在確率をその道路におけるその車
両の存在確率とする。
の車両ａ、ｂが走行している場合を想定している。図４
（ｂ）に示されるように車両ａには、所定の定義で存在
確率場Ｐａが設定され、車両ｂには、所定の定義で存在
確率場Ｐｂが設定される。まず、個々の存在確率場の中
に存在する道路を検出し、それぞれの道路に各車両の存
在確率を設定していく。この場合各道路には基準点を定
義し基準点における存在確率をその道路におけるその車
両の存在確率とする。
【００２８】例えば、道路Ｌｌ、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ
５、Ｌ６等では、車両ａのみの存在確率が設定され、道
路Ｌ７に関しては車両ｂのみの存在確率が設定される。
そして、２つの存在確率場が重なり合っている部分、す
なわち道路Ｌ８，Ｌ９に関しては、２台の車両の存在確
率が足し合わされた交通量が、実際のデータに加算され
ることになる。
５、Ｌ６等では、車両ａのみの存在確率が設定され、道
路Ｌ７に関しては車両ｂのみの存在確率が設定される。
そして、２つの存在確率場が重なり合っている部分、す
なわち道路Ｌ８，Ｌ９に関しては、２台の車両の存在確
率が足し合わされた交通量が、実際のデータに加算され
ることになる。
【００２９】このとき、ある道路の一部分のみが存在確
率場に含まれている場合、含まれる割合で確率を変化さ
せる方法や、一部分でも含まれていれば、当該道路での
存在確率をそのまま用いるなどの方法が考えられる。
率場に含まれている場合、含まれる割合で確率を変化さ
せる方法や、一部分でも含まれていれば、当該道路での
存在確率をそのまま用いるなどの方法が考えられる。
【００３０】そして、存在確率を決める半径ｒを算定す
るための道路の基準点に関しては、道路毎に予め決めて
おいてもよいし、存在確率場と道路との重なりの関係で
決めてもよい。例えば、道路Ｌｌで説明すると、道路Ｌ
１は図の左側で道路Ｌ６との交差点で道路Ｌ４と接し、
右側は道路Ｌ２およびＬ３と接するところで終わってお
り、道路Ｌ１は完全に存在確率場Ｐａと重なっているの
で道路の中央のＣｌを用いる方法や、もし一部が重なっ
ている場合は重なっている部分の中央を基準点としても
よい、また車両の進行方向に対して、各道路の入り口
（手前側）の位置、つまりＬ１では車両ａ側の入り口Ｃ
０を基準点とし確率場の中心までの距離をｒとして用い
ることも考えられる。この例では存在確率場の半径は速
度に比例して大きくしているが、道路網の状況に応じ
て、変化させてもよい。
るための道路の基準点に関しては、道路毎に予め決めて
おいてもよいし、存在確率場と道路との重なりの関係で
決めてもよい。例えば、道路Ｌｌで説明すると、道路Ｌ
１は図の左側で道路Ｌ６との交差点で道路Ｌ４と接し、
右側は道路Ｌ２およびＬ３と接するところで終わってお
り、道路Ｌ１は完全に存在確率場Ｐａと重なっているの
で道路の中央のＣｌを用いる方法や、もし一部が重なっ
ている場合は重なっている部分の中央を基準点としても
よい、また車両の進行方向に対して、各道路の入り口
（手前側）の位置、つまりＬ１では車両ａ側の入り口Ｃ
０を基準点とし確率場の中心までの距離をｒとして用い
ることも考えられる。この例では存在確率場の半径は速
度に比例して大きくしているが、道路網の状況に応じ
て、変化させてもよい。
【００３１】全ての道路に関して、車の存在確率が設定
されると、この値はその時刻までの一定時間にその道路
を通過する車両の数を表わす交通量ｑといいかえること
もできる。
されると、この値はその時刻までの一定時間にその道路
を通過する車両の数を表わす交通量ｑといいかえること
もできる。
【００３２】これにより、実際の情報提供の例として
は、上述の方法により求められた交通量ｑから車両密度
ｋを求め、渋滞度として提供する等のことが考えられ
る。つまり、個々の道路での平均速度ｖを、各道路に設
置されたセンサーより計測し、 ｋ＝ｑ／ｖ により個々の道路での渋滞度ｋを決定する。
は、上述の方法により求められた交通量ｑから車両密度
ｋを求め、渋滞度として提供する等のことが考えられ
る。つまり、個々の道路での平均速度ｖを、各道路に設
置されたセンサーより計測し、 ｋ＝ｑ／ｖ により個々の道路での渋滞度ｋを決定する。
【００３３】本実施の形態では、車両の速度を位置の時
間差分により求めているが、車両とセンタとの通信回線
を用意し、車両の速度を直接センタに送信するようにす
ることも可能である。
間差分により求めているが、車両とセンタとの通信回線
を用意し、車両の速度を直接センタに送信するようにす
ることも可能である。
【００３４】上述の様な制御形態を用いることで、個々
の車両の自由な振る舞いを確率として設定することが可
能となる。
の車両の自由な振る舞いを確率として設定することが可
能となる。
【００３５】次に、本発明の第２の実施の形態の存在確
率場に基づく交通状況予測方法と交通情報予測装置につ
いて図面を参照して説明する。図５は本発明の第２の実
施の形態の交通状況予測装置の模式的ブロック構成図で
ある。
率場に基づく交通状況予測方法と交通情報予測装置につ
いて図面を参照して説明する。図５は本発明の第２の実
施の形態の交通状況予測装置の模式的ブロック構成図で
ある。
【００３６】図５は、本発明の交通状況予測装置５０
を、装置を構成するコンピュータとして示したものであ
り、コンピュータはモデム等の入力装置５１、プリン
タ、ディスプレイ等の出力装置５２、データ処理装置５
３、記憶装置５４および記録媒体５５を備える。データ
処理装置５３は交通状況予測装置として交通状況入力機
能６１、車両位置入力機能６２、速度算出機能６３、存
在確率場決定機能６４、交通量決定機能６５および制御
機能６６を備える。記録媒体５５には各機能の動作を制
御できる本発明の交通状況予測プログラムが記録されて
おり、ＦＤ，ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が用いられ
る。
を、装置を構成するコンピュータとして示したものであ
り、コンピュータはモデム等の入力装置５１、プリン
タ、ディスプレイ等の出力装置５２、データ処理装置５
３、記憶装置５４および記録媒体５５を備える。データ
処理装置５３は交通状況予測装置として交通状況入力機
能６１、車両位置入力機能６２、速度算出機能６３、存
在確率場決定機能６４、交通量決定機能６５および制御
機能６６を備える。記録媒体５５には各機能の動作を制
御できる本発明の交通状況予測プログラムが記録されて
おり、ＦＤ，ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が用いられ
る。
【００３７】交通情報予測装置の構成や交通情報予測方
法は第１の実施の形態と同じなので説明を省略する。
法は第１の実施の形態と同じなので説明を省略する。
【００３８】各地点で計測された交通状況データと車両
の位置情報とを元に将来の交通状況を予測するための制
御プログラムは、記録媒体５５からデータ処理装置５３
に読み込まれデータ処理装置５３の動作を制御する。デ
ータ処理装置５３はは制御プログラムの制御により以下
の処理を実行する。
の位置情報とを元に将来の交通状況を予測するための制
御プログラムは、記録媒体５５からデータ処理装置５３
に読み込まれデータ処理装置５３の動作を制御する。デ
ータ処理装置５３はは制御プログラムの制御により以下
の処理を実行する。
【００３９】即ち、交通状況データ入力機能６１で、道
路の交通量を逐次計測したデータを入力する処理と、車
両位置入力機能６２で、各車両に設置された車両位置検
出手段７０でＧＰＳ等を利用して検出した車両の位置情
報を入力する処理と、速度検出機能６３で、車両位置入
力機能６２で入力したその車両の位置情報の時系列デー
タからその車両の基準時刻での速度と方向とを検出する
処理と、存在確率場設定機能６４で、速度検出機能６３
で検出した個々の車両の速度と方向に応じて、所定時間
後のその車両の存在確率場を設定する処理と、交通状況
予測機能６５で、設定された個々の存在確率場から、所
定時間後の各道路の全車両の存在確率を求め、交通状況
データ入力機能６１で入力した交通状況データと組合わ
せて所定時間後の交通量として出力する処理と、を実行
する。
路の交通量を逐次計測したデータを入力する処理と、車
両位置入力機能６２で、各車両に設置された車両位置検
出手段７０でＧＰＳ等を利用して検出した車両の位置情
報を入力する処理と、速度検出機能６３で、車両位置入
力機能６２で入力したその車両の位置情報の時系列デー
タからその車両の基準時刻での速度と方向とを検出する
処理と、存在確率場設定機能６４で、速度検出機能６３
で検出した個々の車両の速度と方向に応じて、所定時間
後のその車両の存在確率場を設定する処理と、交通状況
予測機能６５で、設定された個々の存在確率場から、所
定時間後の各道路の全車両の存在確率を求め、交通状況
データ入力機能６１で入力した交通状況データと組合わ
せて所定時間後の交通量として出力する処理と、を実行
する。
【００４０】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、車
両個々の動きによる交通量変動を予測でき、精度の高い
交通状況予測が可能となるという効果がある。
両個々の動きによる交通量変動を予測でき、精度の高い
交通状況予測が可能となるという効果がある。
【図１】本発明の第１の実施の形態の交通状況予測装置
の模式的ブロック構成図である。
の模式的ブロック構成図である。
【図２】本発明の交通状況予測方法の一実施例を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図３】存在確率場の一例を示す模式図である。
【図４】各車両の存在確率場から道路に対してその車両
の存在確率を設定する例を示す模式図である。（ａ）は
道路の模式図である。（ｂ）は（ａ）の道路において２
台の車両ａ，ｂが、それぞれ異なる速度で移動している
ときの存在確率場の設定の例を示す模式図である。
の存在確率を設定する例を示す模式図である。（ａ）は
道路の模式図である。（ｂ）は（ａ）の道路において２
台の車両ａ，ｂが、それぞれ異なる速度で移動している
ときの存在確率場の設定の例を示す模式図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態の交通状況予測装置
の模式的ブロック構成図である。
の模式的ブロック構成図である。
１０、５０ 交通状況予測装置 １１、６１ 交通状況入力手段 １２、６２ 車両位置入力手段 １３、６３ 速度算出手段 １４、６４ 存在確率場決定手段 １５、６５ 交通量決定手段 １６、６６ 制御部 ２０、７０ 車両位置検出手段 ４１ 車両 ４２ 半径ｓｖ／２の存在確率場 ４３ 半径ｒの確率 ５１ 入力装置 ５２ 出力装置 ５３ データ処理装置 ５４ 記憶装置 ５５ 記録媒体 ６１ 交通状況入力機能 ６２ 車両位置入力機能 ６３ 速度算出機能 ６４ 存在確率場決定機能 ６５ 交通量決定機能 ６６ 制御機能 Ｓ１１〜Ｓ１９ 各ステップ
フロントページの続き (72)発明者 篠沢 一彦 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 安達 文夫 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 鈴木 智 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日 本電信電話株式会社内 (56)参考文献 特開 平10−334388（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−22497（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−233996（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−134293（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08G 1/00 - 1/13
Claims (4)
- 【請求項１】 各地点で計測された交通状況データと車
両の位置情報とを元に将来の交通量を予測する交通状況
予測方法であって、 車両の位置を検出して該車両の位置変動から移動速度と
方向とを算出し、それぞれの車両毎に将来の該車両の存
在する可能性である存在確率のある広がりを規定する存
在確率場を定義し、それらの車両の該存在確率を集計
し、各道路での前記交通状況データを変更することによ
り将来の交通量を予測する交通状況予測方法。 - 【請求項２】 道路の交通量を逐次計測した交通状況デ
ータを入力するステップと、 各車両に設置された車両位置検出手段で検出した車両の
位置情報を入力するステップと、 入力された前記車両の位置情報の時系列データから該車
両の基準時刻での移動速度と方向とを算出するステップ
と、 算出された個々の車両の移動速度と方向とに応じて、そ
れぞれの車両が所定時間後に存在する可能性である存在
確率のある広がりを規定する存在確率場を設定するステ
ップと、 設定された個々の存在確率場から、各道路における所定
時間後の全体の車両の存在確率を求め、入力された前記
交通状況データと組合わせて各道路の所定時間後の交通
量を算出して外部に出力するステップを有する交通状況
予測方法。 - 【請求項３】 各地点で計測された交通状況データと車
両の位置情報とを元に将来の交通量を予測する交通状況
予測装置であって、 道路の交通量を逐次計測した交通状況データを入力する
交通状況データ入力手段と、 各車両に設置された車両位置検出手段で検出した車両の
位置情報を入力する車両位置入力手段と、 前記車両位置入力手段で入力された該車両の位置情報の
時系列データから該車両の基準時刻での移動速度と方向
とを算出する速度検出手段と、 前記速度検出手段で算出された個々の車両の移動速度と
方向とに応じて、それ ぞれの車両が所定時間後に存在す
る可能性である存在確率のある広がりを規定する存在確
率場を設定する存在確率場設定手段と、 設定された個々の存在確率場から、各道路における所定
時間後の全車両の存在確率を求め、前記交通状況データ
入力手段で入力された交通状況データと組合わせて所定
時間後の交通量として出力する交通状況予測手段を有す
る交通情報予測装置。 - 【請求項４】 各地点で計測された交通状況データと車
両の位置情報とを元に将来の交通状況を予測する交通状
況予測プログラムを記録した記録媒体であって、 道路の交通量を逐次計測した交通状況データを入力する
手順と、 各車両に設置された車両位置検出手段で検出した車両の
位置情報を入力する手順と、 入力された該車両の位置情報の時系列データから該車両
の基準時刻での移動速度と方向とを算出する手順と、 個々の車両の移動速度と方向とに応じて、それぞれの車
両が所定時間後に存在する可能性である存在確率のある
広がりを規定する存在確率場を設定する手順と、 設定された個々の存在確率場から、各道路における所定
時間後の全車両の存在確率を求め、入力された交通状況
データと組合わせて所定時間後の交通量として出力する
手順とをコンピュータに実行させるための交通状況予測
プログラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP22178898A JP3337202B2 (ja) | 1998-08-05 | 1998-08-05 | 交通状況予測方法、装置、および交通状況予測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 |
|---|---|---|---|
| JP22178898A JP3337202B2 (ja) | 1998-08-05 | 1998-08-05 | 交通状況予測方法、装置、および交通状況予測プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000057476A JP2000057476A (ja) | 2000-02-25 |
| JP3337202B2 true JP3337202B2 (ja) | 2002-10-21 |
Family
ID=16772221
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22178898A Expired - Fee Related JP3337202B2 (ja) | 1998-08-05 | 1998-08-05 | 交通状況予測方法、装置、および交通状況予測プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3337202B2 (ja) |
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| KR101847833B1 (ko) | 2015-10-27 | 2018-04-11 | 현대자동차주식회사 | 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법 |
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-
1998
- 1998-08-05 JP JP22178898A patent/JP3337202B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JP2000057476A (ja) | 2000-02-25 |
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