JP4605073B2 - Navigation device and navigation system - Google Patents
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Description
本発明は、ナビゲーション装置及びナビゲーションシステムに関し、特に、表示装置の地図上に経路情報を表示するナビゲーション装置及びナビゲーションシステムに関するものである。 The present invention relates to a navigation device and a navigation system, and more particularly to a navigation device and a navigation system that display route information on a map of a display device.
近年、車両の走行案内を行い、運転者が所望の目的地に容易に到着できるようにしたナビゲーション装置が車両に搭載されていることが多い。このナビゲーション装置とは、ＧＰＳ受信機などにより車両の現在位置を検出し、その現在位置に対応する地図データをＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤなどの記録媒体、又はネットワークを通じて取得して液晶モニタに表示することが可能な装置である。そして、車両の現在位置を含む地図データを記録媒体等から読み出し、地図データに基づいて車両の現在位置の周囲における地図画像を描画して表示装置に表示するとともに、車両位置マークを地図画像に重ね合わせて表示し、車両の移動に応じて地図画像をスクロールしたり、地図画像を画面に固定し車両位置マークを移動させることによって、車両が現在どの地点を走行しているのかを一目でわかるようにしている。 2. Description of the Related Art In recent years, a navigation device is often mounted on a vehicle that provides vehicle travel guidance so that a driver can easily arrive at a desired destination. This navigation device detects the current position of a vehicle with a GPS receiver or the like, acquires map data corresponding to the current position through a recording medium such as a DVD-ROM or HDD, or a network, and displays it on a liquid crystal monitor. It is a device that can. Then, map data including the current position of the vehicle is read from a recording medium or the like, a map image around the current position of the vehicle is drawn based on the map data and displayed on the display device, and the vehicle position mark is overlaid on the map image. You can also see at a glance which point the vehicle is currently driving by scrolling the map image as the vehicle moves, or by fixing the map image to the screen and moving the vehicle position mark I have to.
ここで、受信した交通情報に基づいて経路探索を行って目的地に最短時間で到達できる誘導経路を探索するナビゲーション装置及びナビゲーションシステムが種々提案されている。
例えば、外部から送られてくる交通情報に基づいて目的地までの誘導経路を探索するナビゲーション装置において、前記交通情報を受信する交通情報受信手段と、過去の交通情報を時刻毎に分けて記憶する過去データ記憶手段と、前記過去データ記憶手段に記憶された前記過去の交通情報及び前記交通情報受信手段を介して取得した最新の交通情報を利用して前記誘導経路を探索する誘導経路探索手段とから構成されたナビゲーション装置がある（例えば、特許文献１参照。）。
For example, in a navigation device that searches for a guidance route to a destination based on traffic information sent from outside, traffic information receiving means for receiving the traffic information and past traffic information are stored separately for each time. Past data storage means; and guidance route search means for searching for the guidance route using the past traffic information stored in the past data storage means and the latest traffic information acquired via the traffic information reception means; (For example, refer to Patent Document 1).
前記した特許文献１に記載されたナビゲーション装置では、過去データ記憶手段に記憶された過去の交通情報に基づいて、経路毎に、これから発生する渋滞を加味した誘導経路の探索が可能となる。
しかしながら、当該特許文献１に記載されたナビゲーション装置では、一定の時間以内（例えば、１時間以内）の経路については最新の交通情報を利用して探索し、一定時間を超える経路については、過去の交通情報を利用して探索するため、交通情報の切り替え部分で各リンクの旅行時間が大きく変化して、予測到達時刻の精度が低下する可能性がある。その結果、実際の到着時刻とは大幅に異なる時間帯の交通情報を用いて推奨経路を探索してしまうという問題がある。
In the navigation device described in
However, in the navigation device described in
そこで、本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、交通情報を切り替える境界付近では、隣接する境界部分の各リンクの旅行時間を補完して変化を緩やかなものにし、この補完した各リンクの旅行時間に基づいて到着時間を決定することによって、正確な到着時刻を設定でき、推奨経路を的確に探索することが可能となるナビゲーション装置及びナビゲーションシステムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention was made to solve the above-described problems, and in the vicinity of the boundary where the traffic information is switched, the travel time of each link of the adjacent boundary portion is complemented to make the change gentle, An object of the present invention is to provide a navigation device and a navigation system that can set an accurate arrival time by accurately determining an arrival time by determining the arrival time based on the travel time of each supplemented link, and can accurately search for a recommended route. And
前記目的を達成するため請求項１に係るナビゲーション装置は、車両に搭載されたナビゲーション装置（２）において、所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段（３８）と、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段（２３）と、前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部について、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に所定距離離れた内側境界エリアと該境界部から前記半径方向外側に前記所定距離離れた外側境界エリアとを設定し、前記内側境界エリアと前記外側境界エリアとによって挟まれる領域を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段（２３）と、各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段（３９）と、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段（２３）と、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、前記予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記予測境界距離範囲内のリンクに対しては、前記境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段（２３）と、を備えたことを特徴とする。
The navigation device according to
また、請求項２に係るナビゲーション装置は、車両に搭載されたナビゲーション装置（２）において、所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段（３８）と、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段（２３）と、前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部について、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に、当該半径方向内側の予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアを設定すると共に、該境界部から前記半径方向外側に、当該半径方向外側の予測距離範囲の距離のうち前記所定割合の距離だけ離れた外側境界エリアを設定し、前記内側境界エリアと前記外側境界エリアとによって挟まれる領域を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段（２３）と、各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段（３９）と、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段（２３）と、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、前記予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記予測境界距離範囲内のリンクに対しては、前記境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段（２３）と、を備えたことを特徴とする。
Further, the navigation device according to
また、請求項３に係るナビゲーション装置は、請求項１又は請求項２に記載のナビゲーション装置（２）において、前記境界部交通データ設定手段（２３）は、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データの平均値を算出し、当該算出した平均値を前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データとして設定することを特徴とする。
The navigation device according to
また、請求項４に係るナビゲーション装置は、車両に搭載されたナビゲーション装置（２）において、所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段（３８）と、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段（２３）と、前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲を、自車位置を中心とする半径方向に更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲を設定する分割予測距離範囲設定手段（２３）と、各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段（３９）と、前記各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて前記複数の分割予測距離範囲のそれぞれの時間帯に対応する分割交通データを設定する分割交通データ設定手段（２３）と、前記複数の分割予測距離範囲内のリンクに対して、その分割予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の前記分割交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段（２３）と、を備えたことを特徴とする。
The navigation device according to
また、請求項５に係るナビゲーション装置は、請求項４に記載のナビゲーション装置（２）において、前記分割予測距離範囲設定手段（２３）は、各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数の等時間間隔に分割して前記複数の分割予測距離範囲を設定することを特徴とする。
Further, the navigation device according to
また、請求項６に係るナビゲーション装置は、請求項４に記載のナビゲーション装置（２）において、前記分割予測距離範囲設定手段（２３）は、各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定割合で所定個数に分割して前記複数の分割予測距離範囲を設定することを特徴とする。
Further, the navigation device according to
また、請求項７に係るナビゲーション装置は、請求項４乃至請求項６のいずれかに記載のナビゲーション装置（２）において、前記分割交通データ設定手段（２３）は、前記各予測距離範囲と該各予測距離範囲の自車位置側の隣接する予測距離範囲とに対応する各一対の時間帯の交通データを前記複数の分割予測距離範囲の時間帯の各時間間隔に合うように比例配分して前記分割交通データを設定することを特徴とする。
A navigation device according to
また、請求項８に係るナビゲーション装置は、請求項１乃至請求項７のいずれかに記載のナビゲーション装置（２）において、前記予測距離範囲データ記憶手段（３８）は、前記予測距離範囲データを地図メッシュ毎に記憶しており、前記予測距離範囲設定手段（２３）は、自車位置が含まれる地図メッシュを検出し、検出された地図メッシュに対応する前記予測距離範囲データを読み出して、前記予測距離範囲を設定することを特徴とする。
The navigation device according to claim 8 is the navigation device (2) according to any one of
また、請求項９に係るナビゲーション装置は、請求項１乃至請求項８のいずれかに記載のナビゲーション装置（２）において、前記予測距離範囲設定手段（２３）は、最も現在の前記自車位置に近い前記予測距離範囲に対し、前記現在時刻及び前記予測距離範囲に対応する時間帯の同期をとって、前記予測距離範囲データを補正することを特徴とする。
A navigation device according to claim 9 is the navigation device (2) according to any one of
また、請求項１０に係るナビゲーション装置は、請求項１乃至請求項９のいずれかに記載のナビゲーション装置（２）において、前記予測距離範囲データは、区域、季節、曜日、祝日又は連休期間毎に生成されていることを特徴とする。
The navigation device according to
また、請求項１１に係るナビゲーションシステムは、ナビゲーション装置（２）と、前記ナビゲーション装置に経路情報を配信する経路情報配信手段（１７）を有する情報配信センタ（３）と、を備えたナビゲーションシステム（１）において、前記ナビゲーション装置（２）は、自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを前記情報配信センタに送信する自車位置情報送信手段（２３、２７）と、前記情報配信センタから配信された前記経路情報を受信する受信手段（２７）と、前記受信手段で受信した経路情報を表示装置（２５）の地図上に表示するように制御する表示制御手段（２３）と、を有し、前記情報配信センタ（３）は、所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段（１８）と、各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段（１９）と、前記ナビゲーション装置（２）から自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、前記自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段（１０）と、前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部について、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に所定距離離れた内側境界エリアと該境界部から前記半径方向外側に前記所定距離離れた外側境界エリアとを設定し、前記内側境界エリアと前記外側境界エリアとによって挟まれる領域を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段（１０）と、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段（１０）と、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、前記予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記予測境界距離範囲内のリンクに対しては、前記境界部交通データを用いて、前記自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段（１０）と、前記探索手段によって探索した経路の経路情報を前記経路情報配信手段を介して該ナビゲーション装置に配信するように制御する配信制御手段（１０）と、を有することを特徴とする。
また、請求項１２に係るナビゲーションシステムは、ナビゲーション装置（２）と、前記ナビゲーション装置に経路情報を配信する経路情報配信手段（１７）を有する情報配信センタ（３）と、を備えたナビゲーションシステム（１）において、前記ナビゲーション装置（２）は、自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを前記情報配信センタに送信する自車位置情報送信手段（２３、２７）と、前記情報配信センタから配信された前記経路情報を受信する受信手段（２７）と、前記受信手段で受信した経路情報を表示装置（２５）の地図上に表示するように制御する表示制御手段（２３）と、を有し、前記情報配信センタ（３）は、所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段（１８）と、各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段（１９）と、前記ナビゲーション装置（２）から自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、前記自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段（１０）と、前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部について、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に、当該半径方向内側の予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアを設定すると共に、該境界部から前記半径方向外側に、当該半径方向外側の予測距離範囲の距離のうち前記所定割合の距離だけ離れた外側境界エリアを設定し、前記内側境界エリアと前記外側境界エリアとによって挟まれる領域を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段（１０）と、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段（１０）と、前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、前記予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記予測境界距離範囲内のリンクに対しては、前記境界部交通データを用いて、前記自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段（１０）と、前記探索手段によって探索した経路の経路情報を前記経路情報配信手段を介して該ナビゲーション装置に配信するように制御する配信制御手段（１０）と、を有することを特徴とする。
The navigation system according to
A navigation system according to
更に、請求項１３に係るナビゲーションシステムは、車両に搭載されたナビゲーション装置（２）と、前記ナビゲーション装置に経路情報を配信する経路情報配信手段（１７）を有する情報配信センタ（３）と、を備えたナビゲーションシステム（１）において、前記ナビゲーション装置（２）は、自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを前記情報配信センタに送信する自車位置情報送信手段（２３、２７）と、前記情報配信センタから配信された前記経路情報を受信する受信手段（２７）と、前記受信手段で受信した経路情報を表示装置（２５）の地図上に表示するように制御する表示制御手段（２３）と、を有し、前記情報配信センタ（３）は、所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段（１８）と、各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段（１９）と、前記ナビゲーション装置から自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、前記自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段（１０）と、前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲を、前記自車位置を中心とする半径方向に更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲を設定する分割予測距離範囲設定手段（１０）と、前記各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて前記複数の分割予測距離範囲のそれぞれの時間帯に対応する分割交通データを設定する分割交通データ設定手段（１０）と、前記複数の分割予測距離範囲内のリンクに対して、その分割予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の前記分割交通データを用いて、前記自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段（１０）と、前記探索手段によって探索した経路の経路情報を前記経路情報配信手段を介して該ナビゲーション装置に配信するように制御する配信制御手段（１０）と、を有することを特徴とする。
Further, the navigation system according to
前記構成を有する請求項１に係るナビゲーション装置では、現在時刻を基準として、車両が所定時間間隔の時間帯毎に到達する予測距離範囲が、現在の自車位置を中心とした円形エリアで複数設定される。また、各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部には、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に所定距離離れた内側境界エリアと該境界部から半径方向外側に所定距離離れた外側境界エリアとが設定され、この内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれる領域が予測境界距離範囲として設定される。そして、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、予測境界距離範囲に対応する境界部交通データが設定される。そして、隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の交通データを用いると共に、予測境界距離範囲内のリンクに対しては、その予測境界距離範囲に設定された境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路が探索される。
これにより、現在の自車位置を中心とした円形エリアであって、隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部に、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側と半径方向外側に所定距離離れた内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれた領域である予測境界距離範囲を設定して、該予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、予測境界距離範囲でこの不連続性を補完することができる。従って、現在時刻を基準として、車両が隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の交通データ及び境界部交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を予測できる。
In the navigation device according to
Thereby, a circular area centered on the current vehicle position, the boundary between the two predicted distance range set adjacent to, and radially inward around the vehicle position from the boundary portion set the predicted boundary distance range is a region sandwiched between the inner boundary area separated by a predetermined distance radially outwardly and the outer border area, the boundary traffic data corresponding to 該予 measuring boundary distance range, adjacent to It becomes possible to set based on the traffic data of each time zone corresponding to the set two predicted distance ranges . For this reason, when traffic data according to a time zone is used for a route search, even if the difference between traffic data corresponding to two predicted distance ranges set adjacent to each other is large and discontinuous, the predicted boundary distance A range can compensate for this discontinuity . Therefore, based on the current time, since the vehicle can be predicted accurately hours to reach each link included in the two predicted distance range set adjacent, the precise time of day traffic data and boundary traffic It becomes possible to use data, and it is possible to predict a road where a traffic jam occurs when a vehicle passes and a road where the traffic jam is eliminated by taking time changes into account.
また、隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部から、自車位置を中心とする半径方向内側と半径方向外側に所定距離離れた内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれた領域である予測境界距離範囲を迅速に設定して、各予測距離範囲間の交通データの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯を予測する処理時間の短縮化を図ることができる。 In addition, it is sandwiched between an inner boundary area and an outer boundary area that are separated from each other by a predetermined distance radially inward and radially outward from the boundary between two predicted distance ranges set adjacent to each other. set the predicted boundary distance range is a region to quickly, it is possible to complement accurately discontinuity of traffic data between each predicted distance range, predicts a time zone which the vehicle reaches each link processing Time can be shortened.
また、請求項２に係るナビゲーション装置では、現在時刻を基準として、車両が所定時間間隔の時間帯毎に到達する予測距離範囲が、現在の自車位置を中心とした円形エリアで複数設定される。また、各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部には、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に、当該半径方向内側の予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアと該境界部から半径方向外側に、当該半径方向外側の予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた外側境界エリアとが設定され、この内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれる領域が予測境界距離範囲として設定される。そして、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、予測境界距離範囲に対応する境界部交通データが設定される。そして、隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の交通データを用いると共に、予測境界距離範囲内のリンクに対しては、その予測境界距離範囲に設定された境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路が探索される。
これにより、現在の自車位置を中心とした円形エリアであって、隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部に、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側と半径方向外側に、各予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれた領域である予測境界距離範囲を設定して、該予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、予測境界距離範囲でこの不連続性を補完することができる。従って、現在時刻を基準として、車両が隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の交通データ及び境界部交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を予測できる。
また、隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部から、自車位置を中心とする半径方向内側と半径方向外側に、各予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれた領域である予測境界距離範囲を迅速に設定して、各予測距離範囲間の交通データの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯の予測精度の向上を図ることができる。
In the navigation device according to
Thus, a circular area centered on the current vehicle position, and a boundary portion between two adjacent prediction distance ranges set adjacent to each other in the radial direction centered on the vehicle position from the boundary portion. A predicted boundary distance range, which is a region sandwiched between an inner boundary area and an outer boundary area that are separated by a predetermined percentage of the distance of each predicted distance range, is set on the radially outer side, and the predicted boundary distance range is set as the predicted boundary distance range. Corresponding boundary part traffic data can be set based on traffic data of each time zone corresponding to two predicted distance ranges set adjacent to each other. For this reason, when traffic data according to a time zone is used for a route search, even if the difference between traffic data corresponding to two predicted distance ranges set adjacent to each other is large and discontinuous, the predicted boundary distance A range can complement this discontinuity. Therefore, since the time zone when the vehicle reaches each link included in the two predicted distance ranges set adjacent to each other can be accurately predicted with the current time as a reference, the traffic data and the boundary traffic data in the accurate time zone can be predicted. It is possible to use this, and it is possible to predict a road where a traffic jam occurs when a vehicle passes and a road where the traffic jam is eliminated, taking into account temporal changes.
Also, a predetermined percentage of the distance of each predicted distance range is separated from the boundary portion between two predicted distance ranges set adjacent to each other in the radial direction center and the radial direction centered on the own vehicle position. set the predicted boundary distance range is a region sandwiched between the inner boundary area and the outer boundary area quickly, it is possible to complement accurately discontinuity of traffic data between each predicted distance range, the vehicle There can be achieved on improvement of the prediction accuracy of the time period to reach each link.
また、請求項３に係るナビゲーション装置では、境界部交通データ設定手段は、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データの平均値を算出し、当該算出した平均値を予測境界距離範囲に対応する境界部交通データとして設定する。このため、境界部交通データを迅速に設定して、隣接して設定された２つの予測距離範囲間の交通データの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯を予測する処理時間の短縮化を図ることができる。
In the navigation device according to
また、請求項４に係るナビゲーション装置では、現在時刻を基準として、車両が所定時間間隔の時間帯毎に到達する予測距離範囲が、現在の自車位置を中心とした円形エリアで複数設定される。また、各予測距離範囲を自車位置を中心とする半径方向に更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲が設定される。そして、該各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて複数の分割予測距離範囲のそれぞれの時間帯に対応する分割交通データが設定される。そして、複数の分割予測距離範囲内のリンクに対して、その分割予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の分割交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路が探索される。
これにより、現在の自車位置を中心とした円形エリアである各予測距離範囲毎に該各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲を設定して、この複数の分割予測距離範囲のそれぞれに対応する分割交通データを各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、各予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、各予測距離範囲を時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲でこの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の分割交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を予測できる。
In the navigation device according to
Thereby, for each prediction distance range that is a circular area centered on the current vehicle position, each of the prediction distance ranges is further divided into a predetermined number in a time series, and a plurality of divided prediction distance ranges are set. The divided traffic data corresponding to each of the plurality of divided predicted distance ranges can be set based on the traffic data of each time zone. For this reason, when traffic data according to the time zone is used for route search, even if the difference in traffic data corresponding to each predicted distance range becomes large and discontinuous, each predicted distance range is predetermined in time series. Complementing this discontinuity in multiple divided prediction distance ranges divided into the number, it is possible to accurately predict the time zone when the vehicle will reach each link, so it is possible to use the divided traffic data in the accurate time zone Taking into account temporal changes, it is possible to predict roads where congestion occurs when vehicles pass and roads where congestion is resolved.
また、請求項５に係るナビゲーション装置では、分割予測距離範囲設定手段は、各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数の等時間間隔に分割して複数の分割予測距離範囲を設定する。このため、複数の分割予測距離範囲を迅速に設定して、各予測距離範囲間の交通データの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯を予測する処理時間の短縮化を図ることができる。 In the navigation device according to the fifth aspect , the divided prediction distance range setting means further divides each prediction distance range into a predetermined number of equal time intervals in time series to set a plurality of divided prediction distance ranges. For this reason, it becomes possible to quickly set a plurality of divided predicted distance ranges and accurately complement the discontinuity of traffic data between the predicted distance ranges, and predict the time zone when the vehicle reaches each link. The processing time can be shortened.
また、請求項６に係るナビゲーション装置では、分割予測距離範囲設定手段は、各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定割合で所定個数に分割して複数の分割予測距離範囲を設定する。このため、各予測距離範囲を分割した複数の分割予測距離範囲の相互の割合を変化させることが可能となり、各予測距離範囲間の交通データの不連続性をより的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯の予測精度の更なる向上を図ることができる。
In the navigation device according to
また、請求項７に係るナビゲーション装置では、分割交通データ設定手段は、各予測距離範囲と該各予測距離範囲の自車位置側の隣接する予測距離範囲とに対応する各一対の時間帯の交通データを複数の分割予測距離範囲の時間帯の各時間間隔に合うように比例配分して分割交通データを設定する。このため、分割交通データを迅速に設定して、各予測距離範囲間の交通データの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯を予測する処理時間の短縮化を図ることができる。
Further, in the navigation device according to
また、請求項８に係るナビゲーション装置では、予測距離範囲データを地図メッシュ毎に記憶する。このため、予測距離範囲設定手段は、自車位置が含まれる地図メッシュの予測距離範囲データを読み出せば良いので、例えば自車位置から所定距離内のリンクを検出し、そのリンクに対応する予測距離範囲データを逐次検索するよりも、処理を軽減することができる。 In the navigation device according to the eighth aspect , the predicted distance range data is stored for each map mesh. For this reason, the predicted distance range setting means only needs to read the predicted distance range data of the map mesh including the own vehicle position. The processing can be reduced compared to the sequential search of the distance range data.
また、請求項９に係るナビゲーション装置では、最も現在位置に近い予測距離範囲を、現在時刻及び予測距離範囲の時間帯の同期をとって、予測距離範囲データを補正する。このため、より正確に予測距離範囲を設定して、各予測境界距離範囲又は各分割予測距離範囲を設定することができるので、的確な時間帯の交通データを用いることができる。 Also, in the navigation device according to claim 9, most currently predicted distance range close to the position, by synchronizing the time zone of the current time and the predicted distance range, corrects the predicted distance range data. For this reason, since the predicted distance range can be set more accurately and each predicted boundary distance range or each divided predicted distance range can be set, traffic data in an accurate time zone can be used.
また、請求項１０に係るナビゲーション装置では、予測距離範囲データは、区域、季節、曜日、祝日、連休期間等の要因毎に生成されている。このため、車両の現在位置から所定時間内に到達する距離範囲をより的確に算出して、各予測境界距離範囲又は各分割予測距離範囲を設定することができる。
Further, the navigation device according to
また、請求項１１に係るナビゲーションシステムでは、ナビゲーション装置は、自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを情報配信センタに送信する。そして、情報配信センタでは、この送信された自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、該自車位置情報に基づいて、現在時刻を基準として、車両が所定時間間隔の時間帯毎に到達する予測距離範囲が、現在の自車位置を中心とした円形エリアで複数設定される。また、各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部には、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に所定距離離れた内側境界エリアと該境界部から半径方向外側に所定距離離れた外側境界エリアとが設定され、この内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれる領域が予測境界距離範囲として設定される。そして、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、予測境界距離範囲に対応する境界部交通データが設定される。そして、隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の交通データを用いると共に、予測境界距離範囲内のリンクに対しては、その予測境界距離範囲に設定された境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索し、この探索した経路の経路情報を該ナビゲーション装置に配信する。その後、ナビゲーション装置は、この受信した経路情報を表示装置の地図上に表示する。
これにより、情報配信センタは、現在の自車位置を中心とした円形エリアであって、隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部に、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側と半径方向外側に所定距離離れた内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれた領域である予測境界距離範囲を設定して、該予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、予測境界距離範囲でこの不連続性を補完することができる。従って、現在時刻を基準として、車両が隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の交通データ及び境界部交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を高精度に予測して経路探索を行うことができる。また、情報配信センタが、自車位置から目的地までの経路探索を行うため、ナビゲーション装置の処理負荷の軽減化を図ることができる。また、情報配信センタは、隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部から、自車位置を中心とする半径方向内側と半径方向外側に所定距離離れた内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれた領域である予測境界距離範囲を迅速に設定して、各予測距離範囲間の交通データの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯を予測する処理時間の短縮化を図ることができる。
また、請求項１２に係るナビゲーションシステムでは、ナビゲーション装置は、自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを情報配信センタに送信する。そして、情報配信センタでは、この送信された自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、該自車位置情報に基づいて、現在時刻を基準として、車両が所定時間間隔の時間帯毎に到達する予測距離範囲が、現在の自車位置を中心とした円形エリアで複数設定される。また、各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部には、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に、当該半径方向内側の予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアと該境界部から半径方向外側に、当該半径方向外側の予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた外側境界エリアとが設定され、この内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれる領域が予測境界距離範囲として設定される。そして、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、予測境界距離範囲に対応する境界部交通データが設定される。そして、隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の交通データを用いると共に、予測境界距離範囲内のリンクに対しては、その予測境界距離範囲に設定された境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索し、この探索した経路の経路情報を該ナビゲーション装置に配信する。その後、ナビゲーション装置は、この受信した経路情報を表示装置の地図上に表示する。
これにより、情報配信センタは、現在の自車位置を中心とした円形エリアであって、隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部に、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側と半径方向外側に、各予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれた領域である予測境界距離範囲を設定して、該予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、予測境界距離範囲でこの不連続性を補完することができる。従って、現在時刻を基準として、車両が隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の交通データ及び境界部交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を予測できる。また、情報配信センタが、自車位置から目的地までの経路探索を行うため、ナビゲーション装置の処理負荷の軽減化を図ることができる。また、情報配信センタは、隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部から、自車位置を中心とする半径方向内側と半径方向外側に、各予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアと外側境界エリアとによって挟まれた領域である予測境界距離範囲を迅速に設定して、各予測距離範囲間の交通データの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯の予測精度の向上を図ることができる。
Further, in the navigation system according to
As a result, the information distribution center is a circular area centered on the current vehicle position, and the boundary between two predicted distance ranges set adjacent to each other is centered on the vehicle position from the boundary. radius inward and radially outward to set the predicted boundary distance range is a region sandwiched by a predetermined distance apart inner boundary area and the outer boundary area, boundary traffic data corresponding to 該予 measuring boundary distance range Can be set based on traffic data of each time zone corresponding to two predicted distance ranges set adjacent to each other. For this reason, when traffic data according to a time zone is used for a route search, even if the difference between traffic data corresponding to two predicted distance ranges set adjacent to each other is large and discontinuous, the predicted boundary distance A range can compensate for this discontinuity . Therefore, based on the current time, since the vehicle can be predicted accurately hours to reach each link included in the two predicted distance range set adjacent, the precise time of day traffic data and boundary traffic Data can be used, and a route search can be performed by accurately predicting a road where a traffic jam occurs when a vehicle passes and a road where the traffic jam is eliminated in consideration of temporal changes. In addition, since the information distribution center searches for a route from the vehicle position to the destination, the processing load on the navigation device can be reduced. In addition, the information distribution center includes an inner boundary area and an outer boundary area that are separated by a predetermined distance radially inward and radially outward from the boundary between two predicted distance ranges set adjacent to each other. It is possible to quickly set the predicted boundary distance range, which is the area between the two, and to accurately complement the discontinuity of traffic data between each predicted distance range, and the time zone when the vehicle reaches each link The processing time for predicting can be shortened.
In the navigation system according to the twelfth aspect, the navigation device transmits own vehicle position information for specifying the own vehicle position and destination information for specifying the destination to the information distribution center. In the information distribution center, when the transmitted vehicle position information and destination information are received, the vehicle is set to a predetermined time interval based on the current time based on the vehicle position information. A plurality of predicted distance ranges to reach is set in a circular area centered on the current vehicle position. In addition, at the boundary portion between two prediction distance ranges set adjacent to each other in each prediction distance range, the prediction distance range on the radially inner side centering on the vehicle position from the boundary portion. An inner boundary area that is separated by a predetermined percentage of the distance and an outer boundary area that is separated from the boundary by a predetermined percentage of the distance in the predicted distance range outside the radial direction are set radially outward from the boundary. A region sandwiched between the inner boundary area and the outer boundary area is set as a predicted boundary distance range. And the boundary part traffic data corresponding to a prediction boundary distance range are set based on the traffic data of each time slot | zone corresponding to the two prediction distance ranges set adjacently. Of the links included in the two predicted distance ranges set adjacent to each other, for the links outside the predicted boundary distance range, the traffic data of the time zone corresponding to the predicted distance range including the link is obtained. For the links within the predicted boundary distance range, the route from the current vehicle position to the destination is searched using the boundary traffic data set in the predicted boundary distance range. The route information of the route is distributed to the navigation device. Thereafter, the navigation device displays the received route information on the map of the display device.
As a result, the information distribution center is a circular area centered on the current vehicle position, and the boundary between two predicted distance ranges set adjacent to each other is centered on the vehicle position from the boundary. A predicted boundary distance range that is a region sandwiched between an inner boundary area and an outer boundary area that are separated by a predetermined percentage of the distance of each predicted distance range, on the radially inner side and the radially outer side, The boundary traffic data corresponding to the predicted boundary distance range can be set based on the traffic data of each time zone corresponding to the two predicted distance ranges set adjacent to each other. For this reason, when traffic data according to a time zone is used for a route search, even if the difference between traffic data corresponding to two predicted distance ranges set adjacent to each other is large and discontinuous, the predicted boundary distance A range can complement this discontinuity. Therefore, since the time zone when the vehicle reaches each link included in the two predicted distance ranges set adjacent to each other can be accurately predicted with the current time as a reference, the traffic data and the boundary traffic data in the accurate time zone can be predicted. It is possible to use this, and it is possible to predict a road where a traffic jam occurs when a vehicle passes and a road where the traffic jam is eliminated, taking into account temporal changes. In addition, since the information distribution center searches for a route from the vehicle position to the destination, the processing load on the navigation device can be reduced. In addition, the information distribution center has a predetermined percentage of the distance of each predicted distance range from the boundary between two predicted distance ranges set adjacent to each other to the radially inner side and the radially outer side centered on the vehicle position. It is possible to quickly set the predicted boundary distance range, which is the area between the inner boundary area and the outer boundary area that are separated by a distance, and to accurately complement the discontinuity of traffic data between each predicted distance range It becomes possible, and the prediction accuracy of the time zone when the vehicle reaches each link can be improved.
更に、請求項１３に係るナビゲーションシステムでは、ナビゲーション装置は、自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを情報配信センタに送信する。そして、情報配信センタでは、この送信された自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、該自車位置情報に基づいて、現在時刻を基準として、車両が所定時間間隔の時間帯毎に到達する予測距離範囲が、現在の自車位置を中心とした円形エリアで複数設定される。また、各予測距離範囲を自車位置を中心とする半径方向に更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲が設定される。そして、該各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて複数の分割予測距離範囲のそれぞれの時間帯に対応する分割交通データが設定される。そして、複数の分割予測距離範囲内のリンクに対して、その分割予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の分割交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索し、この探索した経路の経路情報を該ナビゲーション装置に配信する。その後、ナビゲーション装置は、この受信した経路情報を表示装置の地図上に表示する。
これにより、情報配信センタは、現在の自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲毎に該各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲を設定して、この複数の分割予測距離範囲のそれぞれに対応する分割交通データを各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、各予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、各予測距離範囲を時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲でこの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の分割交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を高精度に予測して経路探索を行うことができる。また、情報配信センタが、自車位置から目的地までの経路探索を行うため、ナビゲーション装置の処理負荷の軽減化を図ることができる。
Further, in the navigation system according to
As a result, the information distribution center includes a plurality of divided predicted distance ranges obtained by further dividing each predicted distance range into a predetermined number in time series for each predicted distance range that is a circular area centered on the current vehicle position. It is possible to set and set the divided traffic data corresponding to each of the plurality of divided predicted distance ranges based on the traffic data of each time zone. For this reason, when traffic data according to the time zone is used for route search, even if the difference in traffic data corresponding to each predicted distance range becomes large and discontinuous, each predicted distance range is predetermined in time series. Complementing this discontinuity in multiple divided prediction distance ranges divided into the number, it is possible to accurately predict the time zone when the vehicle will reach each link, so it is possible to use the divided traffic data in the accurate time zone In consideration of temporal changes, a route search can be performed by accurately predicting a road where a traffic jam occurs when the vehicle passes and a road where the traffic jam is eliminated. In addition, since the information distribution center searches for a route from the vehicle position to the destination, the processing load on the navigation device can be reduced.
以下、本発明に係るナビゲーション装置及びナビゲーションシステムについて具体化した実施例１乃至実施例４に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。 Hereinafter, a navigation apparatus and a navigation system according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings based on the first to fourth embodiments.
先ず、実施例１に係るナビゲーションシステム１の概略構成について図１を用いて説明する。図１は実施例１に係るナビゲーションシステム１を示したブロック図である。
First, a schematic configuration of the
図１に示すように実施例１に係るナビゲーションシステム１は、ナビゲーション装置２と、ナビゲーション装置２に対して地図情報を更新する為の更新情報、後述の予測距離範囲データとしてのスライス幅データ３８０（図４参照）や交通データ３９０（図５参照）を配信する情報配信センタ３と、ネットワーク４から基本的に構成されている。そして、ナビゲーション装置２と情報配信センタ３は、ネットワーク４を介して各種の情報の送受信が可能となるように構成されている。
As shown in FIG. 1, the
また、このネットワーク４には、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ（登録商標）：Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）５が接続され、ナビゲーション装置２と情報配信センタ３とは、ネットワーク４を介して、警察、日本道路公団等の交通管制システムの情報を収集して作成した道路の渋滞等に関する情報や交通規制情報等の交通情報を所定時間毎に受信することが可能に構成されている。また、この交通情報は、例えば、道路の渋滞等に関する道路渋滞情報、道路工事、建築工事等による交通規制情報等の道路交通情報に関する詳細情報である。該詳細情報は、道路渋滞情報の場合、後述のＶＩＣＳリンクＩＤ、渋滞の実際の長さ、渋滞を通過するのに要する所要時間、渋滞度（渋滞無し／混雑／渋滞の別等）、渋滞中の車速、旅行時間、渋滞車線の進行方向、渋滞解消の見込まれる時刻等であり、交通規制情報の場合、後述のＶＩＣＳリンクＩＤ、道路工事、建築工事等の継続期間、通行止め、片側交互通行、車線規制等の交通規制の種類、交通規制の時間帯等である。
尚、ナビゲーション装置２の構成に関しては後に図２を用いて詳細に説明する。
In addition, a road traffic information center (VICS (registered trademark)) 5 is connected to the
The configuration of the
情報配信センタ３は、図１に示すようにサーバ１０と、サーバ１０に接続された地図情報記録部としてのセンタ側地図情報データベース（センタ側地図情報ＤＢ）１４と、ナビ更新履歴情報ＤＢ１５と、センタ側交通情報ＤＢ１６と、センタ側通信装置１７と、スライス幅データ３８０を格納するスライス幅ＤＢ１８と、交通データ３９０を格納する交通ＤＢ１９とを備える。また、サーバ１０は、サーバ１０の全体の制御を行う演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ１１、並びにＣＰＵ１１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ１２、ナビゲーション装置２からの要求に基づいてナビゲーション装置２に記憶された地図情報の内、所定エリアの地図情報を新たなバージョンの地図情報に更新する為の更新情報をセンタ側地図情報ＤＢ１４から抽出し、ナビゲーション装置２に対して配信する地図情報更新処理や、後述のナビゲーション装置２からの要求に基づいて自車位置情報と目的地情報とに基づいて推奨経路の探索を行い、ナビゲーション装置２に対して推奨経路を配信する経路探索処理等を行うための各種の制御プログラムが記録されたＲＯＭ１３等の内部記憶装置を備えている。尚、ＣＰＵ１１に代えてＭＰＵ等を使用することができる。
As shown in FIG. 1, the
また、センタ側地図情報ＤＢ１４には、情報配信センタ３で作成され、ナビゲーション装置２に記憶された地図情報を更新する際の基本となる地図情報である更新用地図情報１４Ａがバージョン毎に区分されて記憶されている。更に、現在のナビゲーション装置２に記憶される地図情報の一部又は全部を更新用地図情報１４Ａに更新する為の更新情報についても記憶されている。ここで、バージョンとは地図情報が作成された時期を特定する為の作成時期情報であり、バージョンを参照することによって地図情報が作成された時期を特定することが可能となっている。
In the center-side
また、センタ側地図情報ＤＢ１４に記憶された更新用地図情報１４Ａには、ナビゲーション装置２で経路案内及び地図表示を行うのに必要な各種情報が記録されており、例えば、地図を表示するための地図表示データや経路データ４８（図３参照）等から構成されている。
ここで、特に地図表示データとしては、１０ｋｍ×１０ｋｍで区画された２次メッシュをベースに４分割（長さ１／２）、１６分割（１／４）、６４分割（１／８）されたユニットで構成されており、各ユニットのデータ量が略同レベルになるように、各地のユニットが設定されている。最も小さい６４分割サイズのユニットは、約１．２５ｋｍ四方の大きさである。また、１０ｋｍ×１０ｋｍで区画された各２次メッシュ（以下、「メッシュ」という。）には、メッシュＩＤ３８０Ａ（図４参照）がそれぞれ付されている。
The
Here, in particular, the map display data is divided into 4 (
また、図３に示すように、経路データ４８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４８Ａ、各交差点に関する交差点データ、ノード点に関するノードデータ４８Ｂ、施設の一種である道路（リンク）に関するリンクデータ４８Ｃ、経路を探索するためのリンクコスト４８Ｄ、ノードやリンクの座標を示す座標データ４８Ｅ、バージョン４８Ｆ等から構成されている。また、経路データ４８には、施設の一種である店舗等のＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）に関する店舗データ、地点を検索するための検索データ等が含まれている。
Also, as shown in FIG. 3, the
このヘッダ４８Ａは、全国を区画した区域としてのメッシュのＩＤ番号等が格納されている。
また、ノードデータ４８Ｂとしては、実際の道路の分岐点（交差点、Ｔ字路等も含む）、各道路に曲率半径等に応じて所定の距離ごとに設定されたノード点の座標（位置）、ノードが交差点に対応するノードであるか等を表すノード属性、ノードに接続するリンクの識別番号であるリンクＩＤのリストである接続リンク番号リスト、ノードにリンクを介して隣接するノードのノード番号のリストである隣接ノード番号リスト、各ノード点の高さ（高度）等に関するデータ等が記録される。
The
また、リンクデータ４８Ｃとしては、道路を構成する各道路リンク（以下、「リンク」という。）に関してリンクの属する道路の幅員、勾（こう）配、カント、バンク、路面の状態、道路の車線数、車線数の減少する箇所、幅員の狭くなる箇所、踏切り等を表すデータが、コーナに関して、曲率半径、交差点、Ｔ字路、コーナの入口及び出口等を表すデータが、道路属性に関して、降坂路、登坂路等を表すデータが、道路種別に関して、国道、県道、細街路等の一般道のほか、高速自動車国道、都市高速道路、一般有料道路、有料橋等の有料道路を表すデータがそれぞれ記録される。更に、有料道路に関して、有料道路の入口及び出口の取付道（ランプウェイ）、料金所（インターチェンジ）等に関するデータが記録される。
The
また、リンクコスト４８Ｄとしては、設定された目的地までの経路を探索及び表示する際に使用されるデータについて記録されており、ノードを通過する際の右左折や道路を構成するリンクの距離、道幅、道路種別等によって決定される各ノードの重み付け（以下、「コスト」という。）を算出する為に使用するコストデータ、経路探索により選択された経路を液晶ディスプレイ２５の地図上に表示するための経路表示データ等から構成され、固定値である。
The
また、店舗データとしては、各地域のホテル、病院、ガソリンスタンド、駐車場、観光施設等のＰＯＩに関するデータがＰＯＩを特定するＩＤとともに記録される。なお、前記センタ側地図情報ＤＢ１４には、所定の情報をナビゲーション装置２のスピーカ２６によって出力するための音声出力データも記録される。
Further, as store data, data on POIs such as hotels, hospitals, gas stations, parking lots, and tourist facilities in each region are recorded together with IDs that identify the POIs. The center-side
そして、情報配信センタ３は、ナビゲーション装置２からの要求があったタイミングで、センタ側地図情報ＤＢ１４に格納された更新用地図情報１４Ａの内、最もバージョンの新しい更新用地図情報１４Ａによってナビゲーション装置２に記憶された地図情報の更新を行う。具体的には、実施例１に係るナビゲーションシステム１では、ナビゲーション装置２から更新用地図情報１４Ａの配信要求があった場合には、最もバージョンの新しい更新用地図情報１４Ａに更新する為の更新情報をナビゲーション装置２に対して配信することにより更新が行われる。ここで、ナビゲーション装置２に対して送信される更新情報としては、最もバージョンの新しい更新用地図情報１４Ａの新設道路を特定するための新設道路情報を含む全情報を送信することとしても良いし、現在のナビゲーション装置に記憶される地図情報から最もバージョンの新しい更新用地図情報１４Ａに更新する為の必要最小限の情報（新設道路を特定するための新設道路情報を含む更新部分の情報のみ）を送信することとしても良い。
Then, the
一方、ナビ更新履歴情報ＤＢ１５には、ナビゲーション装置２に記憶されている地図情報について現在までに更新を行った更新履歴に関する情報が、ナビゲーション装置２を特定するナビ識別ＩＤとともに記憶される。更新履歴としては、具体的に地図情報を構成するリンクデータやノードデータ毎にどのバージョンの地図情報が用いられているかが記憶されており、ナビゲーション装置２の地図情報の更新を行う毎に新たな更新履歴に書き換えられる。
On the other hand, in the navigation update
また、センタ側交通情報ＤＢ１６には、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ）５から受信した交通情報を収集して作成した現況の道路の渋滞等に関する情報である現況交通情報１６Ａが格納されている。また、このセンタ側交通情報ＤＢ１６には、過去に作成された道路の渋滞等に関する統計的交通情報である統計交通情報１６Ｂが格納されている。この統計交通情報１６Ｂは、祭り、パレード、花火大会等のイベントの開催予定場所、予定日時等のイベント予定情報、例えば、駅周辺や大型商業施設周辺の道路には週末を除く毎日の特定時刻に渋滞が発生するとか、海水浴場周辺の道路には夏季休暇時期に渋滞が発生する等の統計的渋滞情報や渋滞予測情報を含んでもよい。更に、センタ側交通情報ＤＢ１６には、現況交通情報１６Ａ及び統計交通情報１６Ｂに基づいて作成された現況の各渋滞に対する将来における所定時刻毎（例えば、現在時刻から約３０分間毎、約１時間毎、約２時間毎等である。）の渋滞予測情報等である予測交通情報１６Ｃが格納されている。
The center-side
そして、情報配信センタ３は、ナビゲーション装置２からの要求があったタイミングで、センタ側交通情報ＤＢ１６に格納された現況交通情報１６Ａ、統計交通情報１６Ｂ、及び予測交通情報１６Ｃに基づいて各交差点間の交通情報等を選択して配信する。
Then, at the timing when the
また、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ）５から受信した交通情報には、種別情報、位置、渋滞区間の距離、渋滞度等の情報とともに、ＶＩＣＳリンクＩＤが含まれる。該ＶＩＣＳリンクＩＤは、道路を所定の交差点毎に分割して規格化された走行案内用リンクとしてのＶＩＣＳリンクに付与された識別番号である。なお、前記交通情報には、各ＶＩＣＳリンクにおける始点及び終点の座標、始点から終点までの距離等の情報も含まれている。 The traffic information received from the road traffic information center (VICS) 5 includes a VICS link ID together with information such as type information, position, distance of a traffic jam section, traffic jam level, and the like. The VICS link ID is an identification number assigned to a VICS link as a travel guide link that is standardized by dividing a road into predetermined intersections. The traffic information also includes information such as the coordinates of the start point and end point in each VICS link, the distance from the start point to the end point, and the like.
ここで、センタ側地図情報ＤＢ１４に記憶される道路（リンク）とＶＩＣＳリンクとは同一のものではない（一般的には、道路（リンク）の方がＶＩＣＳリンクよりも細分化されている。）。そこで、各道路（リンク）に識別番号として付与される道路リンクＩＤとＶＩＣＳリンクＩＤとの間の変換テーブル（対照表）を有し、ＶＩＣＳリンクＩＤに基づいて、対応する道路リンクＩＤを特定することができるようになっている。そのため、ナビゲーション装置２のように変換テーブルを有するものである場合には、情報配信センタ３や道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ）５からＶＩＣＳリンクＩＤを受信すると、該ＶＩＣＳリンクＩＤに基づいて渋滞情報等の交通情報を表示すべき道路の区間を特定することができる。
ところが、ナビゲーション装置２が変換テーブルを有するものでない場合には、ＶＩＣＳリンクＩＤに基づいて道路の区間を特定することができなくなってしまう。そこで、センタ側交通情報ＤＢ１６には、この変換テーブルも格納されている。これにより、ＶＩＣＳリンクＩＤをナビゲーション装置２において使用されている道路リンクＩＤに変換して、交通情報を送信することができる。
Here, the road (link) and the VICS link stored in the center side
However, if the
また、情報配信センタ３は、ナビゲーション装置２から配信要求があったタイミングで、スライス幅データベース（スライス幅ＤＢ）１８に格納されているスライス幅データ３８０を配信する。
ここで、スライス幅データ３８０について図４に基づいて説明する。図４は、スライス幅ＤＢ１８に格納されるスライス幅データ３８０のデータ構造を説明する説明図である。
図４に示すように、スライス幅データ３８０は、メッシュＩＤ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、距離範囲としてのスライス幅３８０Ｄから構成されている。上記の通りメッシュＩＤ３８０Ａは、全国を１０ｋｍ四方に区画した各メッシュに割り当てられたＩＤである。このメッシュＩＤ３８０Ａの下位のデータは、季節３８０Ｂとなっている。季節３８０Ｂは、スライス幅データ３８０を春・夏・秋・冬・長期連休に分けている。さらに下位にある曜日３８０Ｃは、各曜日と、祝日とからなる。
Further, the
Here, the
As shown in FIG. 4, the
また、スライス幅３８０Ｄは、メッシュ毎に記憶されており、そのメッシュにおいて、所定時間としての１５分の間に自動車が走行可能な距離範囲を予測したデータであって、１５分間の時間帯毎に、２４時間分のデータが記憶されている。即ち、各スライス幅３８０Ｄは、メッシュＩＤ３８０Ａ（地域性）、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因が加味された予測データであって、実施例１では、情報配信センタ３により、ＶＩＣＳ信号や、各自動車から収集したプローブ情報に基づいて統計処理されたデータである。例えば、メッシュに含まれる各リンクに対応するＶＩＣＳ信号、プローブ情報から、メッシュ内のリンク全ての平均車速を算出し、平均車速に所定時間（１５分）を乗じた距離をそのメッシュのスライス幅３８０Ｄとする。
In addition, the
また、情報配信センタ３は、ナビゲーション装置２からの要求があったタイミングで、交通データベース（交通ＤＢ）１９に格納されている交通データ３９０を配信する。
ここで、交通データ３９０について図５に基づいて説明する。図５は、交通ＤＢ１９に格納される交通データ３９０のデータ構造を説明する説明図である。
図５に示すように、交通データ３９０は、例えばメッシュＩＤ３８０Ａ毎に生成されるとともに、時間帯３９０Ｂ毎に、各リンクのリンクＩＤ３９０Ａに対するリンクコスト３９０Ｃを有している。時間帯３９０Ｂは、１５分毎に設定され、スライス幅データ３８０で設定した時間帯（例えば「０：００」〜「０：１４」等）と同じ区切りになっている。
また、このリンクコスト３９０Ｃは、その時間帯３９０Ｂにおいて、そのリンクを通過する際にかかる平均旅行時間を示すデータであって、例えば「３（ｍｉｎ）」等になっている。つまり、経路データ４８のリンクコスト４８Ｄは、リンクの長さ、道路幅等に基づく、時間帯３９０Ｂを加味していないコストである。交通データ３９０のリンクコスト３９０Ｃは、各時間帯３９０Ｂの交通状況を反映したコストであって、各リンクコスト３９０Ｃを基準リンクコスト（例えば、「２ｍｉｎ」である。）で除算した数値に、経路データ４８のリンクコスト４８Ｄを加算する等して、新たなリンクコストＬＣを生成するためのデータである。
In addition, the
Here, the
As shown in FIG. 5, the
The
尚、情報配信センタ３は、個人、企業、団体、地方自治体、政府関係機関等のいずれが運営していてもよく、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ）５が運営していてもよい。
The
また、ネットワーク４としては、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、携帯電話回線網、電話回線網、公衆通信回線網、専用通信回線網、インターネット等の通信回線網等の通信系を使用することができる。そして、放送衛星によるＣＳ放送、ＢＳ放送、地上波ディジタルテレビ放送、ＦＭ多重放送等を利用する通信系を使用することもできる。更に、高度道路交通システム（ＩＴＳ）において利用されるノンストップ自動料金支払いシステム（ＥＴＣ）、狭域通信システム（ＤＳＲＣ）等の通信系を使用することもできる。
The
次に、実施例１に係る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２の概略構成について図２を用いて説明する。図２は実施例１に係るナビゲーション装置２を示したブロック図である。
Next, a schematic configuration of the
図２に示すように実施例１に係るナビゲーション装置２は、自車の現在位置を検出する現在地検出処理部２１と、各種のデータが記録されたデータ記録部２２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーション制御部２３と、操作者からの操作を受け付ける操作部２４と、操作者に対して地図等の情報を表示する液晶ディスプレイ２５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ２６と、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ）５や情報配信センタ３等との間で通信を行う通信装置２７と、から構成されている。また、ナビゲーション制御部２３には自車の走行速度を検出する車速センサ２８が接続される。
As shown in FIG. 2, the
以下に、ナビゲーション装置２を構成する各構成要素について説明すると、現在地検出処理部２１は、ＧＰＳ３１、地磁気センサ３２、距離センサ３３、ステアリングセンサ３４、方位検出部としてのジャイロセンサ３５、高度計（図示せず）等からなり、現在の自車の位置、方位、目標物（例えば、交差点）までの距離等を検出することが可能となっている。
The components constituting the
具体的には、ＧＰＳ３１は、人工衛星によって発生させられた電波を受信することにより、地球上における自車の現在地及び現在時刻を検出し、地磁気センサ３２は、地磁気を測定することによって自車方位を検出し、距離センサ３３は、道路上の所定の位置間の距離等を検出する。ここで、距離センサ３３としては、例えば、自車の車輪（図示せず）の回転速度を測定し、測定した回転速度に基づいて距離を検出するセンサ、加速度を測定し、測定した加速度を２回積分して距離を検出するセンサ等を使用することができる。
Specifically, the GPS 31 detects the current location and current time of the vehicle on the earth by receiving radio waves generated by artificial satellites, and the
また、ステアリングセンサ３４は自車の舵（だ）角を検出する。ここで、ステアリングセンサ３４としては、例えば、ステアリングホイール（図示せず）の回転部に取り付けられた光学的な回転センサ、回転抵抗センサ、車輪に取り付けられた角度センサ等が使用される。
The
そして、ジャイロセンサ３５は自車の旋回角を検出する。ここで、ジャイロセンサ３５としては、例えば、ガスレートジャイロ、振動ジャイロ等が使用される。また、ジャイロセンサ３５によって検出された旋回角を積分することにより、自車方位を検出することができる。
And the
また、データ記録部２２は、外部記憶装置及び記憶媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記憶されたナビ側交通情報ＤＢ３６、ナビ側地図情報ＤＢ３７、スライス幅ＤＢ３８、交通ＤＢ３９及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、実施例１においては、データ記録部２２の外部記憶装置及び記憶媒体としてハードディスクが使用されるが、ハードディスクのほかに、フレキシブルディスク等の磁気ディスクを外部記憶装置として使用することができる。また、メモリーカード、磁気テープ、磁気ドラム、ＣＤ、ＭＤ、ＤＶＤ、光ディスク、ＭＯ、ＩＣカード、光カード等を外部記憶装置として使用することもできる。
The
ここで、ナビ側交通情報ＤＢ３６には、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ）５から受信した渋滞の実際の長さ、渋滞の原因、渋滞解消の見込まれる時刻等から構成される現況の道路の渋滞等に関する道路渋滞情報や、道路工事、建築工事等による交通規制情報等の交通情報から作成した現況交通情報３６Ａが格納される。また、ナビ側交通情報ＤＢ３６には、過去に作成された道路の渋滞等に関する統計的交通情報である統計交通情報３６Ｂが格納されている。この統計交通情報３６Ｂは、祭り、パレード、花火大会等のイベントの開催予定場所、予定日時等のイベント予定情報、例えば、駅周辺や大型商業施設周辺の道路には週末を除く毎日の特定時刻に渋滞が発生するとか、海水浴場周辺の道路には夏季休暇時期に渋滞が発生する等の統計的渋滞情報や渋滞予測情報を含んでもよい。更に、ナビ側交通情報ＤＢ３６には、現況交通情報３６Ａ及び統計交通情報３６Ｂに基づいて作成された現況の各渋滞に対する将来における所定時刻毎（例えば、現在時刻から約３０分間毎、約１時間毎、約２時間毎等である。）の渋滞予測情報等である予測交通情報３６ＢＣが格納されている。
Here, in the navigation side
また、ナビ側地図情報ＤＢ３７には、ナビゲーション装置２の走行案内や経路探索に使用されるとともに情報配信センタ３による更新対象となるナビ地図情報３７Ａが格納されている。ここで、ナビ地図情報３７Ａには、更新用地図情報１４Ａと同様に経路案内及び地図表示に必要な地図表示データや経路データ４８（図３参照）等の各種情報から構成されており、例えば、図３に示すように、経路データ４８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４８Ａ、各交差点に関する交差点データ、ノード点に関するノードデータ４８Ｂ、施設の一種である道路（リンク）に関するリンクデータ４８Ｃ、経路を探索するためのリンクコスト４８Ｄ、ノードやリンクの座標を示す座標データ４８Ｅ、バージョン４８Ｆ等から構成されている。
尚、各データの詳細については既に説明したので、ここではその詳細は省略する。
そして、ナビ側地図情報ＤＢ３７の内容は、情報配信センタ３から通信装置２７を介して配信された更新情報をダウンロードすることによって更新される。
The navigation side
Since details of each data have already been described, details thereof are omitted here.
The contents of the navigation-side
また、スライス幅ＤＢ３８には、情報配信センタ３による更新対象となる上述のスライス幅データ３８０（図４参照）が格納されている。また、交通ＤＢ１９には、情報配信センタ３による更新対称となる上述の交通データ３９０（図５参照）が格納されている。
そして、スライス幅ＤＢ３８に格納されるスライス幅データ３８０と、交通ＤＢ３９に格納される交通データ３９０との各内容は、情報配信センタ３から通信装置２７を介して配信された更新情報をダウンロードすることによって更新される。
The
Each content of the
また、図２に示すように、ナビゲーション装置２を構成するナビゲーション制御部２３は、ナビゲーション装置２の全体の制御を行う演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ４１、並びにＣＰＵ４１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データや情報配信センタ３から受信した交通情報等が記憶されるＲＡＭ４２、制御用のプログラムのほか、後述の予測距離範囲及び予測境界距離範囲を設定して、自車位置から目的地までの誘導経路を探索して地図上に表示する経路案内処理プログラム（図６参照）が記憶されたＲＯＭ４３、ＲＯＭ４３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ４４等の内部記憶装置や、時間を計測するタイマ４５等を備えている。尚、前記ＲＡＭ４２、ＲＯＭ４３、フラッシュメモリ４４等としては半導体メモリ、磁気コア等が使用される。そして、演算装置及び制御装置としては、ＣＰＵ４１に代えてＭＰＵ等を使用することも可能である。
As shown in FIG. 2, the
また、実施例１においては、前記ＲＯＭ４３に各種のプログラムが記憶され、前記データ記録部２２に各種のデータが記憶されるようになっているが、プログラム、データ等を同じ外部記憶装置、メモリーカード等からプログラム、データ等を読み出して前記フラッシュメモリ４４に書き込むこともできる。更に、メモリーカード等を交換することによって前記プログラム、データ等を更新することができる。
In the first embodiment, various programs are stored in the
更に、前記ナビゲーション制御部２３には、操作部２４、液晶ディスプレイ２５、スピーカ２６、通信装置２７の各周辺装置（アクチュエータ）が電気的に接続されている。
Furthermore, the
操作部２４は、走行開始時の現在地を修正し、案内開始地点としての出発地及び案内終了地点としての目的地を入力する際や施設に関する情報の検索を行う場合等に操作され、各種のキーや複数の操作スイッチから構成される。そして、ナビゲーション制御部２３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部２４としては、キーボード、マウス、バーコードリーダ、遠隔操作用のリモートコントロール装置、ジョイスティック、ライトペン、スタイラスペン等を使用することもできる。更に、液晶ディスプレイ２５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。
The
また、液晶ディスプレイ２５には、後述のようにナビ地図情報３７Ａに基づく地図が表示されて各リンク上の交通情報が表示される経路案内画面の他、操作案内、操作メニュー、キーの案内、現在地から目的地までの誘導経路、誘導経路に沿った案内情報、交通情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。尚、液晶ディスプレイ２５の代わりに、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ等を使用したり、車両のフロントガラスにホログラムを投影するホログラム装置等を使用することも可能である。
In addition to a route guidance screen on which a map based on the
また、スピーカ２６は、ナビゲーション制御部２３からの指示に基づいて、誘導経路に沿った走行を案内する音声ガイダンス等を出力する。ここで、案内される音声ガイダンスとしては、例えば、「２００ｍ先、○○交差点を右方向です。」や「この先の国道○○号線が渋滞しています。」等がある。なお、スピーカ２６より出力される音声としては、合成された音声のほかに、各種効果音、予めテープやメモリ等に録音された各種の案内情報を出力することもできる。
In addition, the
そして、通信装置２７は、情報配信センタ３と通信を行う通信手段であり、情報配信センタ３との間で最もバージョンの新しい更新地図情報、スライス幅データ３８０や交通データ３９０等の送受信を行う。また、通信装置２７は、情報配信センタ３に加えて、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ）等から送信された渋滞情報、規制情報、駐車場情報、交通事故情報、サービスエリアの混雑状況等の各情報から成る交通情報を受信する。
The
次に、前記構成を有するナビゲーションシステム１において、ナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が、予測距離範囲及び予測境界距離範囲等を設定して、自車位置から目的地までの誘導経路を探索して地図上に表示する経路案内処理について図６乃至図１１に基づいて説明する。図６は実施例１に係るナビゲーション装置２が実行する自車位置から目的地までの誘導経路を探索して地図上に表示する経路案内処理を示すフローチャートである。
尚、図６にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置２が備えているＲＡＭ４２やＲＯＭ４３に記憶されており、ＣＰＵ４１により実行される。
Next, in the
Note that the program shown in the flowchart in FIG. 6 is stored in the
図６に示すように、先ず、ステップ（以下、Ｓと略記する）１１において、ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３に記憶された経路案内処理プログラムに従って、タッチパネル、操作スイッチ等の操作部２４の入力操作等による、目的地の設定を待機する（Ｓ１１：ＮＯ）。
そして、目的地が入力されたと判断すると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、その目的地の座標等をＲＡＭ４２に一時格納する。
続いて、Ｓ１２において、ＣＰＵ４１は、現在位置検出処理部２１により自車の現在位置（以下、「自車位置」という。）を検出する。そして、ＣＰＵ４１は、車両の現在位置を含む地図データをナビ地図情報３７Ａから読み出し、地図データに基づいて自車位置が含まれるメッシュを検出し、そのメッシュのメッシュＩＤ３８０Ａを取得する。
As shown in FIG. 6, first, in step (hereinafter abbreviated as “S”) 11, the
If it is determined that the destination has been input (S11: YES), the
Subsequently, in S <b> 12, the
そして、Ｓ１３において、ＣＰＵ４１は、タイマ４５の時刻データ等を読み込み、現在日時、現在時刻を取得し、現時点の季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因を特定する。
また、Ｓ１４において、ＣＰＵ４１は、メッシュＩＤ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因を特定すると、メッシュＩＤ３８０Ａが紐付けされたスライス幅データ３８０を読出し、そのスライス幅データ３８０に基づき、４つのスライス幅３８０Ｄを時系列的に決定する。
In S13, the
In S14, when the
例えば、季節３８０Ｂが「春」、曜日３８０Ｃが「月曜日」、現在時刻が１０時１５分〜１０時２９分に含まれる時刻であった場合、ＣＰＵ４１は、図４に示すスライス幅データ３８０のうち、「１０時１５分〜１０時２９分」のスライス幅３８０Ｄを読み出す。例えば、このスライス幅３８０Ｄは「６．０ｋｍ」であって、このメッシュでは、車両の走行可能な距離範囲が、１５分間で約６ｋｍであることを示している。
次に、ＣＰＵ４１は、２番目のスライス幅３８０Ｄとして、同じメッシュＩＤ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃの「１０時３０分〜１０時４４分」のスライス幅３８０Ｄを読み出す。このとき読み出されるスライス幅３８０Ｄは、「１０時１５分〜１０時２９分」の間に車両が進行した位置から、「１０時３０分〜１０時４４分」に車両が到達する距離範囲を示したデータであって、例えば「５．６ｋｍ」である。
For example, when the
Next, the
また、ＣＰＵ４１は、３番目、４番目のスライス幅３８０Ｄとして、同じメッシュＩＤ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃの「１０時４５分〜１０時５９分」、「１１時０分〜１１時１４分」のスライス幅３８０Ｄである「６．３ｋｍ」、「５．８ｋｍ」をそれぞれ読み出す。これにより、「１０時１５分〜１０時２９分」、「１０時３０分〜１０時４４分」、「１０時４５分〜１０時５９分」、「１１時０分〜１１時１４分」の連続する４つの各時間帯内において、車両が進行する距離を予測したスライス幅３８０Ｄを取得する。
The
次に、Ｓ１５において、ＣＰＵ４１は、１番目のスライス幅３８０Ｄを補正する。上記したように、１番目のスライス幅３８０Ｄは、「１０時１５分〜１０時２９分」の１５分間に車両が進行する距離を予測している。従って、現在時刻が例えば「１０時２０分」であった場合、上記の時間帯の終端時刻「１０時２９分」までの時間（「１０時２０分」〜「１０時２９分」までの１０分間）に応じて、スライス幅３８０Ｄを再計算する。つまり、「１０時１５分〜１０時２９分」の１５分間の走行予測距離が「６．０ｋｍ」であるとすると、１０分間では「４．０ｋｍ」になるので、１番目のスライス幅３８０Ｄを「４．０ｋｍ」に補正し、補正したスライス幅３８０ＤをＲＡＭ４２に記憶する。
Next, in S15, the
そして、Ｓ１６において、ＣＰＵ４１は、４つのスライス幅３８０Ｄを使用して、予測距離範囲としての各円形エリアを設定する。
先ず、ＣＰＵ４１は、図７に示すように、現在の自車位置５０を中心に、ＲＡＭ４２に記憶した１番目のスライス幅３８０Ｄを用いて、第１円形エリア５１を設定する。補正した１番目のスライス幅３８０Ｄは「４．０ｋｍ」であるので、第１円形エリア５１は、自車位置５０から半径「４．０ｋｍ」の円形をなしている。この第１円形エリア５１内は、車両が「１０時２０分〜１０時２９分」内に到達する予測距離範囲である。
続いて、ＣＰＵ４１は、第１円形エリア５１の円周から、２番目のスライス幅３８０Ｄ（「５．６ｋｍ」）だけ離れた、第２円形エリア５２を設定する。この第２円形エリア５２は、車両が「１０時３０分〜１０時４４分」内に到達する予測距離範囲である。
In S16, the
First, as shown in FIG. 7, the
Subsequently, the
更に、ＣＰＵ４１は、３番目及び４番目の各スライス幅３８０Ｄに基づき、第２円形エリア５２の円周から、３番目のスライス幅３８０Ｄ（「６．３ｋｍ」）だけ離れた第３円形エリア５３、第３円形エリア５３の円周から、４番目のスライス幅３８０Ｄ（「５．８ｋｍ」）だけ離れた第４円形エリア５４を設定する。第３円形エリア５３は、車両が「１０時４５分〜１０時５９分」に到達する位置を予測した予測距離範囲、第４円形エリア５４は、「１１時０分〜１１時１４分」の予測距離範囲である。その結果、現在の自車位置５０を中心に、同心円状に、各円形エリア５１〜５４が設定される。
Further, the
次に、図６に示すように、Ｓ１７において、ＣＰＵ４１は、設定された各予測距離範囲の境界部に該境界部を含む所定距離範囲を予測境界距離範囲として設定する。即ち、各円形エリア５１〜５４から自車位置を中心とする半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ所定距離（実施例１では、約５００ｍである。）離れた各境界エリアを設定する。
先ず、ＣＰＵ４１は、図８に示すように、第１円形エリア５１から自車位置５０を中心とする半径方向内側に５００ｍ離れた第１内側境界エリア５１Ａを設定する。また、ＣＰＵ４１は、第１円形エリア５１から自車位置５０を中心とする半径方向外側に５００ｍ離れた第１外側境界エリア５１Ｂを設定する。この第１内側境界エリア５１Ａと第１外側境界エリア５１Ｂとによって挟まれた領域内は予測境界距離範囲である。
Next, as shown in FIG. 6, in S <b> 17, the
First, as shown in FIG. 8, the
また、ＣＰＵ４１は、第２円形エリア５２から自車位置５０を中心とする半径方向内側に５００ｍ離れた第２内側境界エリア５２Ａを設定する。また、ＣＰＵ４１は、第２円形エリア５２から自車位置５０を中心とする半径方向外側に５００ｍ離れた第２外側境界エリア５２Ｂを設定する。この第２内側境界エリア５２Ａと第２外側境界エリア５２Ｂとによって挟まれた領域内は予測境界距離範囲である。
続いて、ＣＰＵ４１は、第３円形エリア５３から自車位置５０を中心とする半径方向内側に５００ｍ離れた第３内側境界エリア５３Ａを設定する。また、ＣＰＵ４１は、第３円形エリア５３から自車位置５０を中心とする半径方向外側に５００ｍ離れた第３外側境界エリア５３Ｂを設定する。この第３内側境界エリア５３Ａと第３外側境界エリア５３Ｂとによって挟まれた領域内は予測境界距離範囲である。
In addition, the
Subsequently, the
更に、ＣＰＵ４１は、第４円形エリア５４から自車位置５０を中心とする半径方向内側に５００ｍ離れた第４内側境界エリア５４Ａを設定する。この第４内側境界エリア５４Ａと第４円形エリア５４とによって挟まれた領域内は予測境界距離範囲である。
この結果、現在の自車位置５０を中心に、同心円状に、各境界エリア５１Ａ〜５４Ａが設定され、各円形エリア５１〜５３の半径方向両側及び第４円形エリア５４の半径方向内側に予測境界距離範囲が設定される。
Further, the
As a result, the
また、図６に示すように、Ｓ１８において、ＣＰＵ４１は、各円形エリア５１〜５４に対応する時間帯に基づき、交通ＤＢ３９内の交通データ３９０を検索する。
先ず、ＣＰＵ４１は、現在の自車位置５０が含まれるメッシュのメッシュＩＤが対応付けられた交通データ３９０を検索する。該当する交通データ３９０を検出すると、まず第１円形エリア５１内のリンクに対応するリンクコスト３９０Ｃを読み出す。第１円形エリア５１は、ここでは「１０時２０分〜１０時２９分」までに車両が到達する予測距離範囲であるため、「１０時２０分〜１０時２９分」の上記時間帯３９０Ｂに対応するリンクコスト３９０Ｃを検出する。
As shown in FIG. 6, in S <b> 18, the
First, the
また、ＣＰＵ４１は、第２円形エリア５２内のリンクに対応する交通データ３９０を検出し、その交通データ３９０内のリンクコスト３９０Ｃを読み出す。図８に示すように、第２円形エリア５２に含まれるメッシュは、それぞれ異なるが、各メッシュ毎に、交通データ３９０を検索する。そして、各交通データ３９０のうち、「１０時３０分〜１０時４４分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃであって、そのうち第２円形エリア５２に含まれるリンクのリンクコスト３９０Ｃを読み出す。
同様に、第３〜第４円形エリア５３〜５４に含まれるリンクに対しても、各メッシュ毎の「１０時４５分〜１０時５９分」、「１１時０分〜１１時１４分」の各交通データ３９０のリンクコスト３９０Ｃを読み出す。
Further, the
Similarly, for the links included in the third to fourth
続いて、Ｓ１９において、ＣＰＵ４１は、各境界エリア５１Ａ〜５４Ａに基づいて、各円形エリア５１〜５４に対応する時間帯に基づき、交通ＤＢ３９内の交通データ３９０を検索し、各円形エリア５１〜５３の半径方向両側及び第４円形エリア５４の半径方向内側に設定される各予測境界距離範囲内のリンクに対応するリンクコストを補完する境界エリア補完処理を実行する。
先ず、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１８で読み出した第１円形エリア５１の「１０時２０分〜１０時２９分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃと、第２円形エリア５２の「１０時３０分〜１０時４４分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃを読み出し、この各リンクコスト３９０Ｃの平均値を算出する。そして、この各リンクコスト３９０Ｃの平均値を、第１内側境界エリア５１Ａと第１外側境界エリア５１Ｂによって挟まれた領域（以下、「第１予測境界距離範囲７１」という。）内のリンクのリンクコスト（以下、「第１平均リンクコスト３９０Ｃ」という。）としてＲＡＭ４２に記憶する。
Subsequently, in S19, the
First, the
また、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１８で読み出した第２円形エリア５２「１０時３０分〜１０時４４分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃと、第３円形エリア５３の「１０時４５分〜１０時５９分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃとを読み出し、この各リンクコスト３９０Ｃの平均値を算出する。そして、この各リンクコスト３９０Ｃの平均値を、第２内側境界エリア５２Ａと第２外側境界エリア５２Ｂによって挟まれた領域（以下、「第２予測境界距離範囲７２」という。）内のリンクのリンクコスト（以下、「第２平均リンクコスト３９０Ｃ」という。）としてＲＡＭ４２に記憶する。
また、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１８で読み出した第３円形エリア５３の「１０時４５分〜１０時５９分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃと、第４円形エリア５４の「１１時０分〜１１時１４分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃとを読み出し、この各リンクコスト３９０Ｃの平均値を算出する。そして、この各リンクコスト３９０Ｃの平均値を、第３内側境界エリア５３Ａと第３外側境界エリア５３Ｂによって挟まれた領域（以下、「第３予測境界距離範囲７３」という。）内のリンクのリンクコスト（以下、「第３平均リンクコスト３９０Ｃ」という。）としてＲＡＭ４２に記憶する。
Further, the
Further, the
更に、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１８で読み出した第４円形エリア５４の「１１時０分〜１１時１４分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃと、この第４円形エリア５４の「１１時０分〜１１時１４分」の時間帯３９０Ｂの次の時間帯である「１１時１５分〜１１時２９分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃとを読み出し、この各リンクコスト３９０Ｃの平均値を算出する。そして、この各リンクコスト３９０Ｃの平均値を、第４内側境界エリア５３Ａと第４円形エリア５４によって挟まれた領域（以下、「第４予測境界距離範囲７４」という。）内のリンクのリンクコスト（以下、「第４平均リンクコスト３９０Ｃ」という。）としてＲＡＭ４２に記憶する。
Further, the
例えば、図８に示されるリンクＰについては、第１円形エリア５１の「１０時２０分〜１０時２９分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト「５ｍｉｎ」と、第２円形エリア５２の「１０時３０分〜１０時４４分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト「１５ｍｉｎ］との平均値「１０ｍｉｎ」が第１平均リンクコスト３９０ＣとしてＲＡＭ４２に記憶される。
また、図８に示されるリンクＱについては、第２円形エリア５２の「１０時３０分〜１０時４４分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト「７ｍｉｎ」と、第３円形エリア５２の「１０時４５分〜１０時５９分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト「２０ｍｉｎ］との平均値「１３．５ｍｉｎ」が第２平均リンクコスト３９０ＣとしてＲＡＭ４２に記憶される。
For example, for the link P shown in FIG. 8, the link cost “5 min” in the
For the link Q shown in FIG. 8, the link cost “7 min” in the
次に、図６に示すように、Ｓ２０において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１８で読み出した各円形エリア５１〜５４の各リンクコスト３９０Ｃと、上記Ｓ１９でＲＡＭ４２に記憶した第１平均リンクコスト３９０Ｃ、第２平均リンクコスト３９０Ｃ、第３平均リンクコスト３９０Ｃ、第４平均リンクコスト３９０Ｃと、それらの各リンクコスト３９０Ｃと同じリンクに対応している、経路データ４８のリンクコスト４８Ｄとを用いて、新たなリンクコストＬＣを算出する。例えば、各リンクコスト３９０Ｃを基準リンクコスト（例えば、「２ｍｉｎ」である。）で除算した数値にリンクコスト４８Ｄを加算する等して、リンクコストＬＣを生成し、そのリンクコストＬＣを、ＲＡＭ４２に一時記憶する。
Next, as shown in FIG. 6, in S20, the
そして、各円形エリア５１〜５４の各予測境界距離範囲７１、７２、７３、７４を除く領域、第１予測境界距離範囲７１、第２予測境界距離範囲７２、第３予測境界距離範囲７３、第４予測境界距離範囲７４に含まれる各リンクに対するリンクコストＬＣを生成すると、ＣＰＵ４１は、Ｓ２１の処理に移行する。
Ｓ２１において、ＣＰＵ４１は、リンクコストＬＣを用いて、現在の自車位置から、ＲＡＭ４２に記憶された目的地の座標までの経路をダイクストラ法等によって探索する。
And the area | region except each prediction
In S21, the
このとき、ＣＰＵ４１は、図９に示すように、自車位置５０を中心とする第４円形エリア５４内の領域及び目的地周辺領域５８（例えば３０ｋｍ四方の領域）において、細道路まで含むレベルの経路データ４８を用いる。そして、第４円形エリア５４から目的地周辺領域５８までの間は、そのレベルよりも上位であって、国道等の主要道路を含むレベルの経路データ４８を用いる。
また、上記Ｓ１８で読み出した各円形エリア５１〜５４の各リンクコスト３９０Ｃと、上記Ｓ１９でＲＡＭ４２に記憶した第１平均リンクコスト３９０Ｃ、第２平均リンクコスト３９０Ｃ、第３平均リンクコスト３９０Ｃ、第４平均リンクコスト３９０Ｃは、各円形エリア５１〜５４の各予測境界距離範囲７１、７２、７３、７４を除く領域、第１予測境界距離範囲７１、第２予測境界距離範囲７２、第３予測境界距離範囲７３、第４予測境界距離範囲７４に含まれる各リンクのリンクコストであるため、目的地周辺領域５８内、及び、第４円形エリア５４から目的地周辺領域５８までの間は、経路データ４８内のリンクコスト４８Ｄのみを用いて、目的地５５までの推奨経路をダイクストラ法等によって探索することになる。
At this time, as shown in FIG. 9, the
Further, the link costs 390C of the
従って、自車位置５０を中心とする第４円形エリア５４内では、現時点で予測された、約６０分先までの交通データ３９０が加味されているため、現時点では発生していないが、これから発生する渋滞を予測できる。例えば、図９に示すように、現在時刻（「１０時２０分」）では渋滞が発生していなくても、車両通過時（例えば「１１時０分〜１１時１４分」）に、ラッシュ時等の自然渋滞の発生が予測される渋滞予測道路５６を検出することができる。これにより、ＣＰＵ４１は、その渋滞予測道路５６を回避した経路を探索することができる。このため、例えば、自車位置５０と目的地５５とを接続する第１経路Ｒ１と、渋滞予測道路５６を含む第２経路Ｒ２とが探索された場合、渋滞予測道路５６のリンクコストＬＣの大きさに応じて、渋滞予測道路５６を回避した第１経路Ｒ１を推奨経路として算出することができる。
Therefore, in the fourth
逆に、図１０に示すように、自車位置５０から目的地５５に向かう第１経路Ｒ１に、現時点（「１０時２０分」）でラッシュ時等による渋滞が発生している渋滞発生道路５７があっても、車両通過時（例えば「１１時０分〜１１時１４分」）にその渋滞の解消が予測されることがある。この場合、渋滞発生道路５７を含む第１経路Ｒ１に対応するリンクコストＬＣが小さく、経路として適している際には、現時点で渋滞が発生していないが時間がかかる第２経路Ｒ２を選択せず、現時点で渋滞が発生しているが、通過時に解消が予測される第１経路Ｒ１を選択することができる。
On the contrary, as shown in FIG. 10, a traffic
そして、推奨経路が探索されると、ＣＰＵ４１は、目的地までの所要時間を演算し、ＲＡＭ４２に一時記憶後、Ｓ２２の処理に移行する。
図６に示すように、Ｓ２２において、ＣＰＵ４１は、探索経路を液晶ディスプレイ２５に表示して、経路案内を行う。
その結果、例えば、図１１に示すような案内画面６０が液晶ディスプレイ２５に表示される。案内画面６０には、自車位置５０から目的地までの地図である地図画像６１に、車両位置マーク６２及び目的地マーク６３と、各マーク６２、６３を接続する誘導経路（推奨経路）６４が太い青線で重畳されている。また、このとき、スピーカ２６から経路を案内する案内音声を出力してもよい。
When the recommended route is searched, the
As shown in FIG. 6, in S22, the
As a result, for example, a
続いて、図６に示すように、Ｓ２３において、ＣＰＵ４１は、推奨経路の案内を行いながら、第４円形エリア５４を越えたか否かを判定する判定処理を実行する。そして、第４円形エリア５４を越えていないと判定した場合には（Ｓ２３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ２４の処理に移行する。Ｓ２４において、ＣＰＵ４１は、案内を終了するか否かを判定する判定処理を実行する。尚、実施例１では、車両が目的地に到着したか否か、又は、操作スイッチやタッチパネル等の操作部２４により、経路案内中止の操作が行われたか否かを判定する。
そして、案内終了でないと判定した場合には（Ｓ２４：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、再度Ｓ２２以降の処理を実行して、経路案内を続行する。
一方、Ｓ２３で第４円形エリア５４を越えたと判定した場合には（Ｓ２３：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、再度Ｓ１２以降の処理を実行し、現在の自車位置が含まれるメッシュを検出し、上記した処理を繰り返す。そして、車両通過時の交通状況を予測しながら、経路を探索し、探索された経路を案内する。
他方、Ｓ２４で目的地に到着、又は案内中止の入力操作が操作部２４を介して行われた場合には（Ｓ２４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は案内終了であると判定し、経路案内を終了して、当該処理を終了する。
Subsequently, as shown in FIG. 6, in S23, the
If it is determined that the guidance is not finished (S24: NO), the
On the other hand, if it is determined in S23 that the fourth
On the other hand, when an input operation for arriving at the destination or stopping guidance is performed via the
以上詳細に説明した通り、実施例１に係るナビゲーション装置２では、車両の現在位置から１５分毎に到達する距離範囲（予測距離範囲）が各円形エリア５１〜５４として時間帯毎に、時系列的に予測される（Ｓ１１〜Ｓ１６）。また、各円形エリア５１〜５４から自車位置を中心とする半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ所定距離（実施例１では、約５００ｍである。）だけ離れた各境界エリア５１Ａ〜５４Ａが設定され、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４が設定される（Ｓ１７）。また、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃに基づいて、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４に対応する第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃが設定される（Ｓ１８〜Ｓ１９）。そして、各円形エリア５１〜５４の各予測境界距離範囲７１、７２、７３、７４を除く領域、第１予測境界距離範囲７１、第２予測境界距離範囲７２、第３予測境界距離範囲７３、第４予測境界距離範囲７４に含まれる各リンクに対するリンクコストＬＣがそれぞれ設定される（Ｓ２０）。そして、ＣＰＵ４１は、リンクコストＬＣを用いて、現在の自車位置から、ＲＡＭ４２に記憶された目的地の座標までの推奨経路を探索して、経路案内を行い、第４円形エリア５４を超えると、各円形エリア５１〜５４及び各境界エリア５１Ａ〜５４Ａが再設定される（Ｓ２１〜Ｓ２４）。
As described above in detail, in the
従って、ナビゲーション装置２では、各円形エリア５１〜５４から自車位置を中心とする半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ所定距離（実施例１では、約５００ｍである。）離れた各境界エリア５１Ａ〜５４Ａを設定して、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４を設定し、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃに基づいて、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４に対応する第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃを設定することが可能となる。このため、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの差が大きくなって不連続であっても、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４内の各リンクに対して第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃを設定することによって、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４内で各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯３９０Ｂを精度よく予測できるので、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を高精度に予測できる。
Therefore, in the
また、各円形エリア５１〜５４から自車位置を中心とする半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ所定距離（実施例１では、約５００ｍである。）離れた各境界エリア５１Ａ〜５４Ａを設定するため、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４を迅速に設定して、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯３９０Ｂを予測する処理時間の短縮化を図ることができる。
Also, the
また、各円形エリア５１〜５４のうちの隣接するエリアの各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの平均値を、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４に対応する第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃとして設定するため、第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃを迅速に設定して、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯３９０Ｂを予測する処理時間の更なる短縮化を図ることができる。
In addition, the average value of the link costs 390C corresponding to the
また、ＣＰＵ４１は、現在時刻と第１円形エリア５１に対応する時間帯との同期をとって、スライス幅３８０Ｄを短く補正するようにした。このため、より正確に第１円形エリア５１を設定することができるので、第２〜第４円形エリア５２〜５４の精度を向上することができる。
更に、スライス幅データ３８０は、メッシュ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因毎にスライス幅３８０Ｄを有するようにした。このため、地域性、時期的要因、時間的要因をスライス幅３８０Ｄに加味することができるので、スライス幅３８０Ｄの精度を向上することができる。
Further, the
Further, the
次に、実施例２に係るナビゲーション装置について図１２乃至図１４に基づいて説明する。尚、以下の説明において上記図１乃至図６の実施例１に係るナビゲーションシステム１の構成と同一符号は、前記実施例１に係るナビゲーションシステム１の構成と同一あるいは相当部分を示すものである。
Next, a navigation device according to a second embodiment will be described with reference to FIGS. In the following description, the same reference numerals as those in the configuration of the
この実施例２に係るナビゲーション装置２の概略構成は、実施例１に係るナビゲーション装置２とほぼ同じ構成である。また、各種制御処理も実施例１に係るナビゲーション装置２とほぼ同じ制御処理である。
ただし、図１２に示すように、実施例２に係るナビゲーション装置２は、自車位置から目的地までの誘導経路を探索して地図上に表示する経路案内処理のＳ４７〜Ｓ４９において、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で３等分、即ち５分間隔で３等分する点で、前記実施例１に係るナビゲーション装置２と異なっている。
The schematic configuration of the
However, as shown in FIG. 12, the
ここで、実施例２に係るナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が実行する 自車位置から目的地までの誘導経路を探索して地図上に表示する経路案内処理について図１２乃至図１４に基づいて説明する。図１２は実施例２に係るナビゲーション装置２が実行する自車位置から目的地までの誘導経路を探索して地図上に表示する経路案内処理を示すフローチャートである。
尚、図１２にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置２が備えているＲＡＭ４２やＲＯＭ４３に記憶されており、ＣＰＵ４１により実行される。
A route guidance process executed by the
Note that the program shown in the flowchart in FIG. 12 is stored in the
図１２に示すように、Ｓ４１乃至Ｓ４６において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１１乃至Ｓ１６の処理を実行する。
そして、Ｓ４７において、ＣＰＵ４１は、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で３等分、即ち５分間隔で３等分して、各分割円形エリアを設定する。
例えば、図１３に示すように、第１円形エリア５１は、自車位置５０から半径「４．０ｋｍ」の円形をなしているため、自車位置５０から車両が５分で到達する距離、即ち、「１０時２０分〜１０時２４分」内に到達する距離は、自車位置から「２ｋｍ」であるので、ＣＰＵ４１は、自車位置から半径「２ｋｍ」の第１分割円形エリア５０１を設定する。この第１分割円形エリア５０１内は、車両が「１０時２０分〜１０時２４分」内に到達する分割予測距離範囲である。また、第１分割円形エリア５０１と第１円形エリア５１とで挟まれた領域は、車両が「１０時２５分〜１０時２９分」内に到達する分割予測距離範囲である。
As shown in FIG. 12, in S41 to S46, the
In S47, the
For example, as shown in FIG. 13, the first
また、第１円形エリア５１の円周から第２円形エリア５２までの距離は、「５．６ｋｍ」であることから、車両が第１円形エリア５１の円周から半径方向５分で到達する距離は、「約１．９ｋｍ」であるので、ＣＰＵ４１は、第１円形エリア５１の円周から「約１．９ｋｍ」だけ離れた、第２分割円形エリア５１１を設定する。また、第１円形エリア５１の円周から「約３．８ｋｍ」だけ離れた、第３分割円形エリア５１２を設定する。この第１円形エリア５１と第２分割円形エリア５１１とで挟まれた領域は、車両が「１０時３０分〜１０時３４分」内に到達する分割予測距離範囲である。また、第２分割円形エリア５１１と第３分割円形エリア５１２とで挟まれた領域は、車両が「１０時３５分〜１０時３９分」内に到達する分割予測距離範囲である。また、第３分割円形エリア５１２と第２円形エリア５２で挟まれた領域は、車両が「１０時４０分〜１０時４４分」内に到達する分割予測距離範囲である。
Further, since the distance from the circumference of the first
また、第２円形エリア５２の円周から第３円形エリア５３までの距離は、「６．３ｋｍ」であることから、車両が第２円形エリア５２の円周から半径方向５分で到達する距離は、「約２．１ｋｍ」であるので、ＣＰＵ４１は、第２円形エリア５２の円周から「約２．１ｋｍ」だけ離れた、第４分割円形エリア５２１を設定する。また、第２円形エリア５２の円周から「約４．２ｋｍ」だけ離れた、第５分割円形エリア５２２を設定する。この第２円形エリア５２と第４分割円形エリア５２１とで挟まれた領域は、車両が「１０時４５分〜１０時４９分」内に到達する分割予測距離範囲である。また、第４分割円形エリア５２１と第５分割円形エリア５２２とで挟まれた領域は、車両が「１０時５０分〜１０時５４分」内に到達する分割予測距離範囲である。また、第５分割円形エリア５２２と第３円形エリア５３で挟まれた領域は、車両が「１０時５５分〜１０時５９分」内に到達する分割予測距離範囲である。
Further, since the distance from the circumference of the second
更に、第３円形エリア５３の円周から第４円形エリア５４までの距離は、「５．８ｋｍ」であることから、車両が第３円形エリア５３の円周から半径方向５分で到達する距離は、「約１．９ｋｍ」であるので、ＣＰＵ４１は、第３円形エリア５３の円周から「約１．９ｋｍ」だけ離れた、第６分割円形エリア５３１を設定する。また、第３円形エリア５３の円周から「約３．８ｋｍ」だけ離れた、第７分割円形エリア５３２を設定する。この第３円形エリア５３と第６分割円形エリア５３１とで挟まれた領域は、車両が「１１時００分〜１１時０５分」内に到達する分割予測距離範囲である。また、第６分割円形エリア５３１と第７分割円形エリア５３２とで挟まれた領域は、車両が「１１時０５分〜１１時０９分」内に到達する分割予測距離範囲である。また、第７分割円形エリア５３２と第４円形エリア５４で挟まれた領域は、車両が「１１時１０分〜１１時１４分」内に到達する分割予測距離範囲である。
Further, since the distance from the circumference of the third
次に、図１２に示すように、Ｓ４８において、ＣＰＵ４１は、交通ＤＢ３９内の交通データ３９０を読み出し、該交通データ３９０の各時間帯３９０Ｂを３等分して各時間帯３９１Ｂを設定すると共に、これに伴って、時系列的に隣接する各リンクコスト３９０Ｃをこの３等分した各時間帯３９１Ｂの時間間隔に合わせて比例配分した各リンクコスト３９１Ｃから構成される分割交通データ３９１を作成してＲＡＭ４２に記憶する。
Next, as shown in FIG. 12, in S48, the
例えば、図１４に示すように、分割交通データ３９１は、交通データ３９０に対応する各メッシュＩＤ３８０Ａ毎に設定されるとともに、時間帯３９１Ｂ毎に、各リンクのリンクＩＤ３９１Ａに対するリンクコスト３９１Ｃを有している。この時間帯３９１Ｂは、交通データ３９０の各時間帯３９０Ｂを３等分する５分毎に設定され、スライス幅データ３８０で設定した時間帯（例えば、「０：００」〜「０：１４」等）を３等分した区切り（例えば、「０：００」〜「０：０４」、「０：０５〜０：０９」、「０：１０〜０：１４」等）になっている。
また、このリンクコスト３９１Ｃは、その時間帯３９１Ｂにおいて、そのリンクを通過する際にかかる平均旅行時間を示すデータであって、交通データ３９０の隣接する各時間帯３９０に対応するリンクコスト３９０Ｃを、この３等分した各時間帯３９１Ｂの時間間隔に合わせて比例配分したものである。
For example, as shown in FIG. 14, the divided
The
例えば、図５に示すように、交通データ３９０のリンクＰについて、「１０時１５分〜１０時２９分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃが「５ｍｉｎ」で、「１０時３０分〜１０時４４分」の時間帯３９０Ｂのリンクコスト３９０Ｃが「１５ｍｉｎ」の場合には、リンクコスト３９０Ｃの差分「１０ｍｉｎ」が「３．３ｍｉｎ」、「３．４ｍｉｎ」、「３．３ｍｉｎ」とほぼ３等分されて、リンクコスト３９０Ｃ「５ｍｉｎ」に順次加算されて比例配分される。従って、図１４に示すように、当該分割交通データ３９１のリンクＰについて、「１０時１５分〜１０時１９分」の時間帯３９１Ｂのリンクコスト３９１Ｃは「５ｍｉｎ」で、「１０時２０分〜１０時２４分」の時間帯３９１Ｂのリンクコスト３９１Ｃは「８．３ｍｉｎ」で、「１０時２５分〜１０時２９分」の時間帯３９１Ｂのリンクコスト３９１Ｃは「１１．７ｍｉｎ」で、「１０時３０分〜１０時３４分」の時間帯３９１Ｂのリンクコスト３９１Ｃは「１５ｍｉｎ」に設定されて、ＲＡＭ４２に記憶される。
For example, as shown in FIG. 5, for the link P of the
続いて、図１２に示すように、Ｓ４９において、ＣＰＵ４１は、各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２、及び各円形エリア５１〜５４に対応する時間帯に基づきＲＡＭ４２に記憶した分割交通データ３９１を検索する。
先ず、ＣＰＵ４１は、現在の自車位置５０が含まれるメッシュのメッシュＩＤが対応付けられた分割交通データ３９１を検索する。該当する分割交通データ３９１を検出すると、まず第１分割円形エリア５０１内のリンクに対応するリンクコスト３９１Ｃを読み出す。図１３に示すように、第１分割円形エリア５０１は、ここでは「１０時２０分〜１０時２４分」までに車両が到達する予測距離範囲であるため、「１０時２０分〜１０時２４分」の上記時間帯３９１Ｂに対応するリンクコスト３９１Ｃを検出する。
Subsequently, as shown in FIG. 12, in S49, the
First, the
また、ＣＰＵ４１は、第１円形エリア５１内のリンクに対応する分割交通データ３９１を検出し、その分割交通データ３９１内のリンクコスト３９１Ｃを読み出す。図１３に示すように、第１円形エリア５１は、ここでは「１０時２５分〜１０時２９分」までに車両が到達する予測距離範囲であるため、「１０時２５分〜１０時２９分」の上記時間帯３９１Ｂに対応するリンクコスト３９１Ｃを検出する。
また、ＣＰＵ４１は、第２分割円形エリア５１１内に含まれるメッシュは、それぞれ異なるが、各メッシュ毎に、分割交通データ３９１を検索する。そして、各分割交通データ３９１のうち、「１０時３０分〜１０時３４分」の時間帯３９１Ｂのリンクコスト３９１Ｃであって、そのうち第２分割円形エリア５１１に含まれるリンクのリンクコスト３９１Ｃを読み出す。
Further, the
Further, the
また、ＣＰＵ４１は、第３分割円形エリア５１２内に含まれるメッシュは、それぞれ異なるが、各メッシュ毎に、分割交通データ３９１を検索する。そして、各分割交通データ３９１のうち、「１０時３５分〜１０時３９分」の時間帯３９１Ｂのリンクコスト３９１Ｃであって、そのうち第３分割円形エリア５１２に含まれるリンクのリンクコスト３９１Ｃを読み出す。
同様に、第２円形エリア５２、第４分割円形エリア５２１、第５分割円形エリア５２２、・・・・、第７分割円形エリア５３２、第４円形エリア５４に含まれる各リンクに対しても、各メッシュ毎の「１０時４５分〜１０時４９分」、「１０時５０分〜１０時５４分」、「１０時５５分〜１０時５９分」、・・・、「１１時０５分〜１１時０９分」、「１１時１０分〜１１時１４分」の各分割交通データ３９１のリンクコスト３９１Ｃを読み出す。
Further, the
Similarly, for each link included in the second
例えば、図１３に示されるリンクＰについては、第１円形エリア５１の「１０時２５分〜１０時２９分」の時間帯３９１Ｂのリンクコスト「１１．７ｍｉｎ」がリンクコスト３９１Ｃとして分割交通データ３９１から読み出される。
また、図１３に示されるリンクＱについては、第４分割円形エリア５２１の「１０時４５分〜１０時４９分」の時間帯３９１Ｂのリンクコスト「２０ｍｉｎ」がリンクコスト３９１Ｃとして分割交通データ３９１から読み出される。
For example, for the link P shown in FIG. 13, the link cost “11.7 min” in the
For the link Q shown in FIG. 13, the link cost “20 min” in the
次に、図１２に示すように、Ｓ５０において、ＣＰＵ４１は、この読み出した各リンクコスト３９１Ｃと、同じリンクに対応している、経路データ４８のリンクコスト４８Ｄとを用いて、新たなリンクコストＬＣを算出する。例えば、各リンクコスト３９１Ｃを基準リンクコスト（例えば、「２ｍｉｎ」である。）で除算した数値にリンクコスト４８Ｄを加算する等して、リンクコストＬＣを生成し、そのリンクコストＬＣを、ＲＡＭ４２に一時記憶する。
Next, as shown in FIG. 12, in S50, the
そして、第１分割円形エリア５０１、第１円形エリア５１、第２分割円形エリア５１１、・・・・、第７分割円形エリア５３２、第４円形エリア５４に含まれる各リンクに対するリンクコストＬＣを生成すると、ＣＰＵ４１は、Ｓ５１の処理に移行する。
Ｓ５１において、ＣＰＵ４１は、リンクコストＬＣを用いて、現在の自車位置から、ＲＡＭ４２に記憶された目的地の座標までの経路をダイクストラ法等によって探索する。
Then, a link cost LC is generated for each link included in the first divided
In S51, the
このとき、ＣＰＵ４１は、図９に示すように、自車位置５０を中心とする第４円形エリア５４内の領域及び目的地周辺領域５８（例えば３０ｋｍ四方の領域）において、細道路まで含むレベルの経路データ４８を用いる。そして、第４円形エリア５４から目的地周辺領域５８までの間は、そのレベルよりも上位であって、国道等の主要道路を含むレベルの経路データ４８を用いる。
また、リンクコスト３９１Ｃは、第１分割円形エリア５０１、第１円形エリア５１、第２分割円形エリア５１１、・・・・、第７分割円形エリア５３２、第４円形エリア５４内について読み出したものであるため、目的地周辺領域５８内、及び、第４円形エリア５４から目的地周辺領域５８までの間は、経路データ４８内のリンクコスト４８Ｄのみを用いて、目的地５５までの推奨経路をダイクストラ法等によって探索することになる。
At this time, as shown in FIG. 9, the
The
従って、自車位置５０を中心とする第４円形エリア５４内では、現時点で予測された、約６０分先までの分割交通データ３９１が加味されているため、上記実施例１に係るナビゲーション装置２と同様に、現時点では発生していないが、これから発生する渋滞を予測できる。
そして、推奨経路が探索されると、ＣＰＵ４１は、目的地までの所要時間を演算し、ＲＡＭ４２に一時記憶後、Ｓ５２の処理に移行する。
続いて、Ｓ５２乃至Ｓ５４において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ２２乃至Ｓ２４の処理を実行して、当該処理を終了する。
Accordingly, in the fourth
When the recommended route is searched, the
Subsequently, in S52 to S54, the
以上詳細に説明した通り、実施例２に係るナビゲーション装置２では、車両の現在位置から１５分毎に到達する距離範囲（予測距離範囲）が各円形エリア５１〜５４として時間帯毎に、時系列的に予測される（Ｓ４１〜Ｓ４６）。また、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で３等分、即ち５分間隔で３等分して、各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２が設定される（Ｓ４７）。また、交通データ３９０の各時間帯３９０Ｂを３等分した各時間帯３９１Ｂを設定すると共に、これに伴って、時系列的に隣接する各リンクコスト３９０Ｃをこの３等分した各時間帯３９１Ｂの時間間隔に合わせて比例配分した各リンクコスト３９１Ｃから構成される分割交通データ３９１が作成される（Ｓ４８）。また、この分割交通データ３９１に基づいて、第１分割円形エリア５０１、第１円形エリア５１、第２分割円形エリア５１１、・・・・、第７分割円形エリア５３２、第４円形エリア５４に含まれる各リンクのリンクコスト３９１Ｃを読み出し、経路データ４８のリンクコスト４８Ｄに基づいてリンクコストＬＣがそれぞれ設定される（Ｓ４９〜Ｓ５０）。そして、ＣＰＵ４１は、リンクコストＬＣを用いて、現在の自車位置から、ＲＡＭ４２に記憶された目的地の座標までの推奨経路を探索して、経路案内を行い、第４円形エリア５４を超えると、各円形エリア５１〜５４及び各各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２が再設定される（Ｓ５１〜Ｓ５４）。
As described above in detail, in the
従って、ナビゲーション装置２では、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で３等分、即ち５分間隔で３等分して、各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２を設定し、分割交通データ３９１に基づいて、第１分割円形エリア５０１、第１円形エリア５１、第２分割円形エリア５１１、・・・・、第７分割円形エリア５３２、第４円形エリア５４に含まれる各リンクに対してリンクコスト３９１Ｃを設定することが可能となる。このため、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの差が大きくなって不連続であっても、各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２に対応して各円形エリア５１〜５４の各リンクコスト３９０Ｂを時系列的に比例配分した各リンクコスト３９１Ｃを設定することによって、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯３９１Ｂを精度よく予測できるので、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を高精度に予測できる。
Therefore, in the
また、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で３等分、即ち５分間隔で３等分して各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２を設定する。このため、各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２を迅速に設定して、各円形エリア５１〜５４の交通データ３９０の不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯３９１Ｂを予測する処理時間の短縮化を図ることができる。
また、分割交通データ３９１は、交通データ３９０の各時間帯３９０Ｂを３等分した各時間帯３９１Ｂを設定すると共に、これに伴って、時系列的に隣接する各リンクコスト３９０Ｃをこの３等分した各時間帯３９１Ｂの時間間隔に合わせて比例配分した各リンクコスト３９１Ｃから構成されるため、該分割交通データ３９１を迅速に設定して、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯３９１Ｂを予測する処理時間の更なる短縮化を図ることができる。
The three equal parts between the
The divided
また、ＣＰＵ４１は、現在時刻と第１円形エリア５１に対応する時間帯との同期をとって、スライス幅３８０Ｄを短く補正するようにした。このため、より正確に第１円形エリア５１を設定することができるので、第２〜第４円形エリア５２〜５４の精度を向上することができる。更に、スライス幅データ３８０は、メッシュ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因毎にスライス幅３８０Ｄを有するようにした。このため、地域性、時期的要因、時間的要因をスライス幅３８０Ｄに加味することができるので、スライス幅３８０Ｄの精度を向上することができる。
Further, the
次に、実施例３に係るナビゲーションシステムにおいて、ナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が実行する現在の自車位置から目的地までの経路を案内する経路案内処理と、情報配信センタ３のＣＰＵ１１が実行する現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索してナビゲーション装置２に配信する経路探索処理について図１５に基づいて説明する。
尚、以下の説明において上記図１乃至図１１の実施例１に係るナビゲーションシステム１の構成と同一符号は、前記実施例１に係るナビゲーションシステム１の構成と同一あるいは相当部分を示すものである。
Next, in the navigation system according to the third embodiment, the route guidance process for guiding the route from the current vehicle position to the destination executed by the
In the following description, the same reference numerals as those of the
この実施例３に係るナビゲーションシステムの概略構成は、実施例１に係るナビゲーションシステム１とほぼ同じ構成である。また、各種制御処理も実施例１に係るナビゲーションシステム１とほぼ同じ制御処理である。
ただし、図１５に示すように、実施例３に係るナビゲーションシステムは、情報配信センタ３が上記Ｓ１２〜Ｓ２１に相当する処理を実行する点で、前記実施例１に係るナビゲーションシステム１と異なっている。
The schematic configuration of the navigation system according to the third embodiment is substantially the same as that of the
However, as shown in FIG. 15, the navigation system according to the third embodiment is different from the
先ず、図１５に基づいてナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が実行する「経路案内処理」について説明する。尚、図１５に、Ｓ７１〜Ｓ７６のフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置２が備えているＲＡＭ４２やＲＯＭ４３に記憶されており、ＣＰＵ４１により実行される。
First, the “route guidance process” executed by the
図１５に示すように、Ｓ７１において、ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３に記憶された経路案内処理プログラムに従って、タッチパネル、操作スイッチ等の操作部２４の入力操作等による、目的地の設定を待機する（Ｓ７１：ＮＯ）。
そして、目的地が入力されたと判断すると（Ｓ７１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、その目的地の座標等をＲＡＭ４２に一時格納する。
続いて、Ｓ７２において、ＣＰＵ４１は、情報配信センタ３に対して、経路探索を要求する要求コマンドと共に、現在の自車位置のデータ、目的地の座標データ、ナビ地図情報３７Ａのバージョン情報及び地図画像６１（図１１参照）の縮尺等を送信する。また同時に、前方の目的地までの誘導経路（推奨経路）６４（図１１参照）を液晶ディスプレイ２５の地図画像６１（図１１参照）上に表示して経路を案内している場合には、ＣＰＵ４１は、該目的地や誘導経路６４等の経路情報も情報配信センタ３に対して送信する。
As shown in FIG. 15, in S71, the
When it is determined that the destination has been input (S71: YES), the
Subsequently, in S72, the
その後、Ｓ７３において、ＣＰＵ４１は、情報配信センタ３から、誘導経路（推奨経路）６４等の経路情報と第４円形エリア５４の自車位置からの距離半径データ（実施例３では、距離半径データは、例えば約２１．７ｋｍである。即ち、実施例１の自車位置及び各円形エリア５１〜５４間の距離の総和である。）を受信して、この誘導経路６４の経路情報と第４円形エリア５４の自車位置からの距離半径データとをＲＡＭ４２に記憶する。
そして、Ｓ７４乃至Ｓ７６において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ２２乃至Ｓ２４の処理を実行後、当該処理を終了する。
Thereafter, in S73, the
In S74 through S76, the
次に、図１５に基づいて情報配信センタ３のＣＰＵ１１が実行する「経路探索処理」について説明する。尚、図１５に、Ｓ１１１〜Ｓ１２１のフローチャートで示されるプログラムは、情報配信センタ３が備えているＲＡＭ１２やＲＯＭ１３に記憶されており、ＣＰＵ１１により実行される。
先ず、Ｓ１１１において、ＣＰＵ１１は、上記Ｓ７２でナビゲーション装置２から送信された経路探索を要求する要求コマンドと共に、自車位置のデータ、目的地の座標データ、ナビ地図情報３７Ａのバージョン情報、地図画像６１の縮尺や経路情報等の各情報を受信して、この各情報をＲＡＭ１２に記憶する。そして、ＣＰＵ１１は、センタ側地図情報ＤＢ１４に格納されるナビ地図情報３７Ａのバージョン情報に対応する更新用地図情報１４Ａに基づいて上記Ｓ１２に相当する処理を実行する。
そして、Ｓ１１２乃至Ｓ１２０において、ＣＰＵ１１は、センタ側地図情報ＤＢ１４に格納されるナビ地図情報３７Ａのバージョン情報に対応する更新用地図情報１４Ａと、スライス幅ＤＢ１８に格納されているスライス幅データ３８０と、交通ＤＢ１９に格納されている交通データ３９０とに基づいて、上記Ｓ１３乃至Ｓ２１の処理を実行する。
Next, the “route search process” executed by the
First, in S111, the
In S112 to S120, the
続いて、Ｓ１２１において、ＣＰＵ１１は、探索した推奨経路の経路情報と、第４円形エリア５４の自車位置からの距離半径データ（実施例３では、距離半径データは、例えば約２１．７ｋｍである。即ち、実施例１の図８に示される自車位置及び各円形エリア５１〜５４間の距離の総和である。）とをナビゲーション装置２に送信後、当該処理を終了する。
Subsequently, in S121, the
以上説明した通り、実施例３に係るナビゲーションシステムでは、情報配信センタ３のＣＰＵ１１は、各円形エリア５１〜５４から自車位置を中心とする半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ所定距離（実施例３では、約５００ｍである。）離れた各境界エリア５１Ａ〜５４Ａを設定して、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４を設定し、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃに基づいて、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４に対応する第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃを設定することが可能となる。このため、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの差が大きくなって不連続であっても、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４内の各リンクに対して第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃを設定することによって、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４内で各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯３９０Ｂを精度よく予測できるので、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を高精度に予測して経路探索を行うことができる。また、情報配信センタ３が、自車位置から目的地までの経路探索を行うため、ナビゲーション装置２の処理負荷の軽減化を図ることができる。
As described above, in the navigation system according to the third embodiment, the
また、各円形エリア５１〜５４から自車位置を中心とする半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ所定距離（実施例３では、約５００ｍである。）離れた各境界エリア５１Ａ〜５４Ａを設定するため、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４を迅速に設定して、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯３９０Ｂを予測する処理時間の短縮化を図ることができる。
Also, the
また、各円形エリア５１〜５４のうちの隣接するエリアの各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの平均値を、第１予測境界距離範囲７１〜第４予測境界距離範囲７４に対応する第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃとして設定するため、第１平均リンクコスト３９０Ｃ〜第４平均リンクコスト３９０Ｃを迅速に設定して、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯３９０Ｂを予測する処理時間の更なる短縮化を図ることができる。
In addition, the average value of the link costs 390C corresponding to the
また、情報配信センタ３のＣＰＵ１１は、現在時刻と第１円形エリア５１に対応する時間帯との同期をとって、スライス幅３８０Ｄを短く補正するようにした。このため、より正確に第１円形エリア５１を設定することができるので、第２〜第４円形エリア５２〜５４の精度を向上することができる。
更に、スライス幅データ３８０は、メッシュ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因毎にスライス幅３８０Ｄを有するようにした。このため、地域性、時期的要因、時間的要因をスライス幅３８０Ｄに加味することができるので、スライス幅３８０Ｄの精度を向上することができる。
The
Further, the
次に、実施例４に係るナビゲーションシステムにおいて、ナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が実行する現在の自車位置から目的地までの経路を案内する経路案内処理と、情報配信センタ３のＣＰＵ１１が実行する現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索してナビゲーション装置２に配信する経路探索処理について図１６に基づいて説明する。
尚、以下の説明において上記図１乃至図１５の実施例１乃至実施例３に係るナビゲーションシステム１の構成と同一符号は、前記実施例１乃至実施例３に係るナビゲーションシステム１の構成と同一あるいは相当部分を示すものである。
Next, in the navigation system according to the fourth embodiment, the route guidance processing for guiding the route from the current vehicle position to the destination executed by the
In the following description, the same reference numerals as those of the
この実施例４に係るナビゲーションシステムの概略構成は、実施例２に係るナビゲーションシステム１とほぼ同じ構成である。また、各種制御処理も実施例２に係るナビゲーションシステム１とほぼ同じ制御処理である。
ただし、図１６に示すように、実施例４に係るナビゲーションシステムは、情報配信センタ３が上記Ｓ４２〜Ｓ５１に相当する処理を実行する点で、前記実施例２に係るナビゲーションシステム１と異なっている。
The schematic configuration of the navigation system according to the fourth embodiment is substantially the same as that of the
However, as shown in FIG. 16, the navigation system according to the fourth embodiment is different from the
先ず、図１６に基づいてナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が実行する「経路案内処理」について説明する。尚、図１６に、Ｓ８１〜Ｓ８６のフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置２が備えているＲＡＭ４２やＲＯＭ４３に記憶されており、ＣＰＵ４１により実行される。
図１６に示すように、Ｓ８１乃至Ｓ８６において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ７１乃至Ｓ７６の処理を実行後、当該処理を終了する。
First, “route guidance processing” executed by the
As shown in FIG. 16, in S81 to S86, the
次に、図１６に基づいて情報配信センタ３のＣＰＵ１１が実行する「経路探索処理」について説明する。尚、図１６に、Ｓ１４１〜Ｓ１５１のフローチャートで示されるプログラムは、情報配信センタ３が備えているＲＡＭ１２やＲＯＭ１３に記憶されており、ＣＰＵ１１により実行される。
先ず、Ｓ１４１において、ＣＰＵ１１は、上記Ｓ８２でナビゲーション装置２から送信された経路探索を要求する要求コマンドと共に、自車位置のデータ、目的地の座標データ、ナビ地図情報３７Ａのバージョン情報、地図画像６１の縮尺や経路情報等の各情報を受信して、この各情報をＲＡＭ１２に記憶する。そして、ＣＰＵ１１は、センタ側地図情報ＤＢ１４に格納されるナビ地図情報３７Ａのバージョン情報に対応する更新用地図情報１４Ａに基づいて上記Ｓ４２に相当する処理を実行する。
そして、Ｓ１４２乃至Ｓ１５０において、ＣＰＵ１１は、センタ側地図情報ＤＢ１４に格納されるナビ地図情報３７Ａのバージョン情報に対応する更新用地図情報１４Ａと、スライス幅ＤＢ１８に格納されているスライス幅データ３８０と、交通ＤＢ１９に格納されている交通データ３９０とに基づいて、上記Ｓ４３乃至Ｓ５１の処理を実行する。
Next, the “route search process” executed by the
First, in S141, the
In S142 to S150, the
続いて、Ｓ１５１において、ＣＰＵ１１は、探索した推奨経路の経路情報と、第４円形エリア５４の自車位置からの距離半径データ（実施例４では、距離半径データは、例えば約２１．７ｋｍである。即ち、実施例２の図１３に示される自車位置及び各円形エリア５１〜５４間の距離の総和である。）とをナビゲーション装置２に送信後、当該処理を終了する。
Subsequently, in S151, the
以上説明した通り、実施例４に係るナビゲーションシステムでは、情報配信センタ３のＣＰＵ１１は、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で３等分、即ち５分間隔で３等分して、各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２を設定し、分割交通データ３９１に基づいて、第１分割円形エリア５０１、第１円形エリア５１、第２分割円形エリア５１１、・・・・、第７分割円形エリア５３２、第４円形エリア５４に含まれる各リンクに対してリンクコスト３９１Ｃを設定することが可能となる。このため、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの差が大きくなって不連続であっても、各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２に対応して各円形エリア５１〜５４の各リンクコスト３９０Ｂを時系列的に比例配分した各リンクコスト３９１Ｃを設定することによって、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯３９１Ｂを精度よく予測できるので、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を高精度に予測して経路探索を行うことができる。また、情報配信センタ３が、自車位置から目的地までの経路探索を行うため、ナビゲーション装置２の処理負荷の軽減化を図ることができる。
As described above, in the navigation system according to the fourth embodiment, the
また、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で３等分、即ち５分間隔で３等分して各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２を設定する。このため、各分割円形エリア５０１、５１１〜５３２を迅速に設定して、各円形エリア５１〜５４の交通データ３９０の不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯３９１Ｂを予測する処理時間の短縮化を図ることができる。
また、分割交通データ３９１は、交通データ３９０の各時間帯３９０Ｂを３等分した各時間帯３９１Ｂを設定すると共に、これに伴って、時系列的に隣接する各リンクコスト３９０Ｃをこの３等分した各時間帯３９１Ｂの時間間隔に合わせて比例配分した各リンクコスト３９１Ｃから構成されるため、該分割交通データ３９１を迅速に設定して、各円形エリア５１〜５４の各時間帯３９０Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯３９１Ｂを予測する処理時間の更なる短縮化を図ることができる。
The three equal parts between the
The divided
また、情報配信センタ３のＣＰＵ１１は、現在時刻と第１円形エリア５１に対応する時間帯との同期をとって、スライス幅３８０Ｄを短く補正するようにした。このため、より正確に第１円形エリア５１を設定することができるので、第２〜第４円形エリア５２〜５４の精度を向上することができる。更に、スライス幅データ３８０は、メッシュ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因毎にスライス幅３８０Ｄを有するようにした。このため、地域性、時期的要因、時間的要因をスライス幅３８０Ｄに加味することができるので、スライス幅３８０Ｄの精度を向上することができる。
The
尚、本発明は前記実施例１乃至実施例４に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。例えば、以下のようにしてもよい。 The present invention is not limited to the first to fourth embodiments, and various improvements and modifications can be made without departing from the scope of the present invention. For example, the following may be used.
（１）前記実施例１乃至実施例４では、円形状の第１〜第４円形エリア５１〜５４を設定したが、真円である必要はなく、楕円、一部が突出した変形円でもよい。例えば、車線数等が周囲の道路に比べて極端に大きい道路がある場合、その道路に対応する箇所を突出させた変形円を設定したり、その道路を楕円の長軸部分に相当させた楕円形のエリアを設定してもよい。
（２）前記実施例１乃至実施例４では、自車位置が含まれるメッシュのスライス幅３８０Ｄを使用して、円形状の第１〜第４円形エリア５１〜５４を設定したが、設定したエリアの外周が位置するメッシュのスライス幅３８０Ｄを使用して予測距離範囲としてのエリアを設定してもよい。詳述すると、まず、自車位置が含まれるメッシュのスライス幅３８０Ｄを使用して自車位置から最も近傍のエリア（第１エリア）を設定する。設定したのち、第１エリアの外周が、自車位置が含まれるメッシュとは異なるメッシュに位置する場合、次のエリア（第２エリア）を設定する際には、第１エリアの外周が位置するメッシュのスライス幅３８０Ｄを使用する。
(1) In the first to fourth embodiments, the first to fourth
(2) In the first to fourth embodiments, the circular first to fourth
（３）前記実施例１のステップ１７及び前記実施例３のステップ１１６では、各円形エリア５１〜５４から自車位置を中心とする半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ約５００ｍ離れた各境界エリアを設定したが、半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ各円形エリア５１〜５４間の距離の所定割合（例えば、１０％である。）の距離だけ離れた各境界エリアを設定するようにしてもよい。
例えば、第１円形エリア５１から自車位置５０を中心とする半径方向内側に４ｋｍ×１０％＝４００ｍ離れた第１内側境界エリア５１Ａを設定する。また、第１円形エリア５１から自車位置５０を中心とする半径方向外側に５．６ｋｍ×１０％＝５６０ｍ離れた第１外側境界エリア５１Ｂを設定する。この第１内側境界エリア５１Ａと第１外側境界エリア５１Ｂとによって挟まれた領域内は予測境界距離範囲である。
(3) In
For example, the first
（４）前記実施例２のステップ４７及び前記実施例４のステップ１４６では、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で３等分、即ち５分間隔で３等分して、各分割円形エリアを設定したが、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ異なる時間間隔で３分割するようにしてもよい。この場合には、各ステップ４８、１４７において、分割交通データ３９１の各時間帯３９１Ｂも交通データ３９０の各時間帯３９０Ｂを３分割すると共に、それに合わせて各リンクコスト３９０Ｃを３分割して各リンクコスト３９１Ｃを設定する。
(4) In step 47 of the second embodiment and step 146 of the fourth embodiment, each of the
（５）前記実施例２のステップ４８及び前記実施例４のステップ１４７では、交通データ３９０の各時間帯３９０Ｂを３等分割して時間帯３９１Ｂを設定すると共に、それに合わせて各リンクコスト３９０Ｃを３等分割して各リンクコスト３９１Ｃを設定したが、Ｂ−スプライン曲線等を用いて各リンクコスト３９０Ｃの変化をスムーズ化して、各時間帯３９１Ｂに対応する各リンクコスト３９０Ｃを算出してリンクコスト３９１Ｃとして設定するようにしてもよい。
(5) In
（６）前記実施例１乃至実施例４では、第１〜第４円形エリア５１〜５４を設定したが、４つ以外の複数でもよい。
（７）前記実施例２のステップ４７及び前記実施例４のステップ１４６では、各円形エリア５１〜５４間をそれぞれ時系列的に３分割したが、２分割でも、４分割以上に分割してもよい。
(6) In the first to fourth embodiments, the first to fourth
(7) In step 47 of the second embodiment and step 146 of the fourth embodiment, each of the
１ ナビゲーションシステム
２ ナビゲーション装置
３ 情報配信センタ
４ ネットワーク
１０ サーバ
１１、４１ ＣＰＵ
１２、４２ ＲＡＭ
１３、４３ ＲＯＭ
１４ センタ側地図情報ＤＢ
１７ センタ側通信装置
１８、３８ スライス幅ＤＢ
１９、３９ 交通ＤＢ
２３ ナビゲーション制御部
２５ 液晶ディスプレイ
２７ 通信装置
３７ ナビ側地図情報ＤＢ
４８ 経路データ
５０ 自車位置
５１〜５４ 第１円形エリア〜第４円形エリア（予測距離範囲）
５１Ａ、５２Ａ、５３Ａ、５４Ａ 第１内側境界エリア〜第４内側境界エリア
５１Ｂ、５２Ｂ、５３Ｂ 第１外側境界エリア〜第３外側境界エリア
７１〜７２ 第１予測境界距離範囲〜第４予測境界距離範囲
３８０ スライス幅データ
３９０ 交通データ
３９１ 分割交通データ
５０１、５１１〜５３２ 第１分割円形エリア〜第７分割円形エリア
DESCRIPTION OF
12, 42 RAM
13, 43 ROM
14 Center side map information DB
17 Center
19, 39 Traffic DB
23
48
51A, 52A, 53A, 54A First inner boundary area to fourth
Claims (13)
所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部について、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に所定距離離れた内側境界エリアと該境界部から前記半径方向外側に前記所定距離離れた外側境界エリアとを設定し、前記内側境界エリアと前記外側境界エリアとによって挟まれる領域を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段と、
各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段と、
前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、前記予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記予測境界距離範囲内のリンクに対しては、前記境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段と、
を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。 In a navigation device mounted on a vehicle,
For each time period of a predetermined time interval, the predicted distance range data storage means for storing the predicted distance range data in which the vehicle is predicted distance range that reaches within the predetermined time period,
Predicted distance range setting means for setting a plurality of predicted distance ranges that are circular areas centered on the current vehicle position based on the predicted distance range data based on the current time ;
For the boundary of the two predicted distance range between which is set adjacent among the predicted distance range set by the predicted distance range setting unit, a predetermined radially inward around the vehicle position from the boundary portion An inner boundary area that is separated by a distance and an outer boundary area that is a predetermined distance away from the boundary portion in the radial direction are set, and a region sandwiched between the inner boundary area and the outer boundary area is set as a predicted boundary distance range. Predictive boundary distance range setting means to
For each link, traffic data storage means for storing traffic data generated based on traffic conditions for each time zone of the predetermined time interval ;
Based on the traffic data for each time zone corresponding to the two predicted distance range set the adjacent, the boundary transport data setting means for setting a boundary traffic data corresponding to the predicted boundary distance range,
Among the links included in the two predicted distance range the flanked to set, before Ki予 for the measurement boundary distance outside of the link, the time slot that corresponds to the predicted distance range that the link is included with use of the traffic data for the link before Ki予 measuring boundary distance within the range, using the front Symbol boundary traffic data, and search means for searching for a route to the destination from the current vehicle position ,
A navigation device characterized by comprising:
所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部について、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に、当該半径方向内側の予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアを設定すると共に、該境界部から前記半径方向外側に、当該半径方向外側の予測距離範囲の距離のうち前記所定割合の距離だけ離れた外側境界エリアを設定し、前記内側境界エリアと前記外側境界エリアとによって挟まれる領域を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段と、
各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段と、
前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、前記予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記予測境界距離範囲内のリンクに対しては、前記境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段と、
を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。 In a navigation device mounted on a vehicle,
Predicted distance range data storage means for storing predicted distance range data in which a distance range in which the vehicle reaches within the predetermined time is predicted for each time period of the predetermined time interval;
Predicted distance range setting means for setting a plurality of predicted distance ranges that are circular areas centered on the current vehicle position based on the predicted distance range data based on the current time;
About the boundary part between two prediction distance ranges set adjacent to each other among the respective prediction distance ranges set by the prediction distance range setting means , An inner boundary area that is separated by a predetermined percentage of the distance in the radially inner predicted distance range is set, and the predetermined distance out of the distance in the radially outer predicted distance range is set on the radially outer side from the boundary portion. set the outer boundary area at a distance of proportions, the predicted boundary distance range setting means for setting a region sandwiched between the inner border area by said outer boundary area as predicted boundary distance range,
For each link, traffic data storage means for storing traffic data generated based on traffic conditions for each time zone of the predetermined time interval;
Boundary part traffic data setting means for setting boundary part traffic data corresponding to the predicted boundary distance range based on traffic data of each time zone corresponding to the two predicted distance ranges set adjacent to each other;
Of the links included in the two predicted distance ranges set adjacent to each other, for the links outside the predicted boundary distance range, the traffic data in the time zone corresponding to the predicted distance range including the link And a search means for searching for a route from the current vehicle position to the destination using the boundary traffic data for the link within the predicted boundary distance range,
Features and to Luna navigation apparatus further comprising: a.
所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲を、自車位置を中心とする半径方向に更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲を設定する分割予測距離範囲設定手段と、
各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて前記複数の分割予測距離範囲のそれぞれの時間帯に対応する分割交通データを設定する分割交通データ設定手段と、
前記複数の分割予測距離範囲内のリンクに対して、その分割予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の前記分割交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段と、
を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。 In a navigation device mounted on a vehicle,
For each time period of a predetermined time interval, the predicted distance range data storage means for storing the predicted distance range data in which the vehicle is predicted distance range that reaches within the predetermined time period,
Predicted distance range setting means for setting a plurality of predicted distance ranges that are circular areas centered on the current vehicle position based on the predicted distance range data based on the current time ;
A divided predicted distance range for setting a plurality of divided predicted distance ranges obtained by further dividing each predicted distance range set by the predicted distance range setting means into a predetermined number in a radial direction centered on the vehicle position. Setting means;
For each link, traffic data storage means for storing traffic data generated based on traffic conditions for each time zone of the predetermined time interval ;
And dividing the traffic data setting means for setting a dividing traffic data corresponding to the respective time zones of the plurality of divided predicted distance range based on the traffic data for each time zone corresponding to each predicted distance range,
Relative links in the plurality of divided predicted distance range, using the divided traffic data in the time zone corresponding respectively to the divided predicted distance range, search for searching a route to the destination from the current vehicle position Means,
A navigation device characterized by comprising:
前記予測距離範囲設定手段は、自車位置が含まれる地図メッシュを検出し、検出された地図メッシュに対応する前記予測距離範囲データを読み出して、前記予測距離範囲を設定することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載のナビゲーション装置。 The predicted distance range data storage means stores the predicted distance range data for each map mesh,
The predicted distance range setting means, wherein to detect a map mesh including the vehicle position, the reading predicted distance range data corresponding to the detected map mesh and sets the predicted distance range The navigation device according to any one of claims 1 to 7 .
前記ナビゲーション装置は、
自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを前記情報配信センタに送信する自車位置情報送信手段と、
前記情報配信センタから配信された前記経路情報を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した経路情報を表示装置の地図上に表示するように制御する表示制御手段と、
を有し、
前記情報配信センタは、
所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記ナビゲーション装置から自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、前記自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部について、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に所定距離離れた内側境界エリアと該境界部から前記半径方向外側に前記所定距離離れた外側境界エリアとを設定し、前記内側境界エリアと前記外側境界エリアとによって挟まれる領域を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段と、
前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段と、
前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、前記予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記予測境界距離範囲内のリンクに対しては、前記境界部交通データを用いて、前記自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段と、
前記探索手段によって探索した経路の経路情報を前記経路情報配信手段を介して該ナビゲーション装置に配信するように制御する配信制御手段と、
を有することを特徴とするナビゲーションシステム。 In a navigation system comprising a navigation device mounted on a vehicle, and an information distribution center having route information distribution means for distributing route information to the navigation device,
The navigation device
Own vehicle position information transmitting means for transmitting own vehicle position information for specifying the own vehicle position and destination information for specifying the destination to the information distribution center;
Receiving means for receiving the route information distributed from the information distribution center;
Display control means for controlling the route information received by the receiving means to be displayed on a map of a display device;
Have
The information distribution center
For each time period of a predetermined time interval, the predicted distance range data storage means for storing the predicted distance range data in which the vehicle is predicted distance range that reaches within the predetermined time period,
For each link, traffic data storage means for storing traffic data generated based on traffic conditions for each time zone of the predetermined time interval ;
When receiving the vehicle position information and the destination information from the navigation device, based on the predicted distance range data based on the current time , a predicted distance range that is a circular area centered on the vehicle position is determined. A plurality of predicted distance range setting means for setting;
For the boundary of the two predicted distance range between which is set adjacent among the predicted distance range set by the predicted distance range setting unit, a predetermined radially inward around the vehicle position from the boundary portion An inner boundary area that is separated by a distance and an outer boundary area that is a predetermined distance away from the boundary portion in the radial direction are set, and a region sandwiched between the inner boundary area and the outer boundary area is set as a predicted boundary distance range. Predictive boundary distance range setting means to
Based on the traffic data for each time zone corresponding to the two predicted distance range set the adjacent, the boundary transport data setting means for setting a boundary traffic data corresponding to the predicted boundary distance range,
Among the links included in the two predicted distance range the flanked to set, before Ki予 for the measurement boundary distance outside of the link, the time slot that corresponds to the predicted distance range that the link is included with use of the traffic data for the links in the previous Ki予 measuring boundary distance range, using a pre-Symbol boundary traffic data, and search means for searching for a route to a destination from said vehicle position,
And distribution control means for distributing to the navigation device via the route information distribution unit route information via path searched by the searching means,
A navigation system comprising:
前記ナビゲーション装置は、The navigation device
自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを前記情報配信センタに送信する自車位置情報送信手段と、Own vehicle position information transmitting means for transmitting own vehicle position information for specifying the own vehicle position and destination information for specifying the destination to the information distribution center;
前記情報配信センタから配信された前記経路情報を受信する受信手段と、Receiving means for receiving the route information distributed from the information distribution center;
前記受信手段で受信した経路情報を表示装置の地図上に表示するように制御する表示制御手段と、Display control means for controlling the route information received by the receiving means to be displayed on a map of a display device;
を有し、Have
前記情報配信センタは、The information distribution center
所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、Predicted distance range data storage means for storing predicted distance range data in which a distance range in which the vehicle reaches within the predetermined time is predicted for each time zone of the predetermined time interval;
各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、For each link, traffic data storage means for storing traffic data generated based on traffic conditions for each time zone of the predetermined time interval;
前記ナビゲーション装置から自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、前記自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段と、When receiving the vehicle position information and the destination information from the navigation device, based on the predicted distance range data based on the current time, a predicted distance range that is a circular area centered on the vehicle position is determined. A plurality of predicted distance range setting means for setting;
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲のうち隣接して設定された２つの予測距離範囲同士の境界部について、該境界部から自車位置を中心とする半径方向内側に、当該半径方向内側の予測距離範囲の距離のうち所定割合の距離だけ離れた内側境界エリアを設定すると共に、該境界部から前記半径方向外側に、当該半径方向外側の予測距離範囲の距離のうち前記所定割合の距離だけ離れた外側境界エリアを設定し、前記内側境界エリアと前記外側境界エリアとによって挟まれる領域を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段と、About the boundary part between two prediction distance ranges set adjacent to each other among the respective prediction distance ranges set by the prediction distance range setting means, An inner boundary area that is separated by a predetermined percentage of the distance in the radially inner predicted distance range is set, and the predetermined distance out of the distance in the radially outer predicted distance range is set outward from the boundary in the radial direction. A prediction boundary distance range setting unit that sets an outer boundary area that is separated by a distance, and sets a region sandwiched between the inner boundary area and the outer boundary area as a prediction boundary distance range;
前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて、前記予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段と、Boundary part traffic data setting means for setting boundary part traffic data corresponding to the predicted boundary distance range based on traffic data of each time zone corresponding to the two predicted distance ranges set adjacent to each other;
前記隣接して設定された２つの予測距離範囲に含まれる各リンクのうち、前記予測境界距離範囲外のリンクに対しては、当該リンクが含まれる予測距離範囲に対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記予測境界距離範囲内のリンクに対しては、前記境界部交通データを用いて、前記自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段と、Of the links included in the two predicted distance ranges set adjacent to each other, for the links outside the predicted boundary distance range, the traffic data in the time zone corresponding to the predicted distance range including the link And a search means for searching for a route from the vehicle position to the destination using the boundary traffic data for the link within the predicted boundary distance range,
前記探索手段によって探索した経路の経路情報を前記経路情報配信手段を介して該ナビゲーション装置に配信するように制御する配信制御手段と、Distribution control means for controlling the route information searched for by the search means to be distributed to the navigation device via the route information distribution means;
を有することを特徴とするナビゲーションシステム。A navigation system comprising:
前記ナビゲーション装置は、
自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを前記情報配信センタに送信する自車位置情報送信手段と、
前記情報配信センタから配信された前記経路情報を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した経路情報を表示装置の地図上に表示するように制御する表示制御手段と、
を有し、
前記情報配信センタは、
所定時間間隔の時間帯毎に、車両が当該所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
各リンクに対し、前記所定時間間隔の時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記ナビゲーション装置から自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、現在時刻を基準とした前記予測距離範囲データに基づいて、前記自車位置を中心とした円形エリアである予測距離範囲を複数設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲を、前記自車位置を中心とする半径方向に更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した複数の分割予測距離範囲を設定する分割予測距離範囲設定手段と、
前記各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて前記複数の分割予測距離範囲のそれぞれの時間帯に対応する分割交通データを設定する分割交通データ設定手段と、
前記複数の分割予測距離範囲内のリンクに対して、その分割予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の前記分割交通データを用いて、前記自車位置から目的地までの経路を探索する探索手段と、
前記探索手段によって探索した経路の経路情報を前記経路情報配信手段を介して該ナビゲーション装置に配信するように制御する配信制御手段と、
を有することを特徴とするナビゲーションシステム。 In a navigation system comprising a navigation device mounted on a vehicle, and an information distribution center having route information distribution means for distributing route information to the navigation device,
The navigation device
Own vehicle position information transmitting means for transmitting own vehicle position information for specifying the own vehicle position and destination information for specifying the destination to the information distribution center;
Receiving means for receiving the route information distributed from the information distribution center;
Display control means for controlling the route information received by the receiving means to be displayed on a map of a display device;
Have
The information distribution center
For each time period of a predetermined time interval, the predicted distance range data storage means for storing the predicted distance range data in which the vehicle is predicted distance range that reaches within the predetermined time period,
For each link, traffic data storage means for storing traffic data generated based on traffic conditions for each time zone of the predetermined time interval ;
When receiving the vehicle position information and the destination information from the navigation device, based on the predicted distance range data based on the current time , a predicted distance range that is a circular area centered on the vehicle position is determined. A plurality of predicted distance range setting means for setting;
Divided predicted distances for setting a plurality of divided predicted distance ranges in which each predicted distance range set by the predicted distance range setting means is further divided into a predetermined number in time series in the radial direction centered on the vehicle position. Range setting means;
And dividing the traffic data setting means for setting a dividing traffic data corresponding to the respective time zones of the plurality of divided predicted distance range based on the traffic data for each time zone corresponding to each predicted distance range,
Relative links in the plurality of divided predicted distance range, searching means for the division predicted distance range and respectively with the divided traffic data of the corresponding time slot, searching for a route to a destination from the vehicle position When,
And distribution control means for distributing to the navigation device via the route information distribution unit route information via path searched by the searching means,
A navigation system comprising:
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