JP5315363B2 - 道路網解析システム - Google Patents
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Description
本発明は、かかる課題に鑑み、利用者に影響を与え、速やかに地図データに反映させる必要がある重要な道路網の変化を検出可能とすることを目的とする。
プローブ情報記憶部は、時系列的にプローブ情報を記憶する。車両のプローブ情報は、走行軌跡を必ずしも連続に記憶したものである必要はなく、分断されていても構わない。複数の車両のプローブ情報を記憶しておくことが好ましい。
道路ネットワークデータ記憶部は、道路網を表した道路ネットワークデータを記憶する。道路網ネットワークデータは交差点および道路を、それぞれノードおよびリンクで表したものとすることができ、さらに、交差点および道路の種別、広さなどの属性や、既に設定済みの通行規制情報などを併せて格納してもよい。
変化関連道路を判断するための所定値は、任意に設定可能である。所定値が大きくなれば、変化関連道路として検出されるのは、交通に与える影響が大きいものに絞られることになる。所定値が小さくなれば、交通に与える影響が小さいものも含まれ数が増えることになる。所定値は、こうした効果を考慮して設定すればよい。
上述の所定基準時は、道路の開通などの情報に基づいてオペレータが指定すればよい。
本発明において変化関連道路が判定できれば、その周囲を現地調査することによって、道路網の変化、即ち新たな道路の開通、既存の道路の廃止、通行止めなどを見いだすことができ、地図データに速やかに反映させることが可能となる。
属性情報は、また道路の種別や道路幅などとしてもよい。かかる場合には、その道路幅に応じて、通行可能な車種を特定し、この車種に対応するプローブ情報を選択的に読み出すようにしてもよい。比較的狭い道路が多い道路網の場合には、大型車両を避けてプローブ情報を読み出せばよい。
道路網解析システムに、さらに、前記道路ネットワークデータに基づいて指定された2点間の経路探索を行う経路探索部を備えることにより、次の方法で、道路網の変化を調査するための調査ルート候補を設定してもよい。まず、複数の変化関連道路の端点を特定する。そして、異なる変化関連道路の端点間で、経路探索部による経路探索を行う。こうして探索された経路のうち、変化関連道路と重なる経路を抽出するのである。
2つの変化関連道路間の経路探索によって得られた経路が、いずれかの変化関連道路と重なる場合には、これらの変化関連道路は、一つの道路網の変化によって共通して影響を受けている可能性が高い。従って、両者を結ぶ経路上を調査ルートに設定すれば、こうした道路網の変化を効率的に見いだすことが可能となる。
図1は、道路網解析システムの構成を示す説明図である。道路網解析システム
は、パーソナルコンピュータ(CPU、RAM、ROM、ハードディスク等を備えている)によって構成される解析端末200と、データベースを蓄積するサーバ100(CPU、RAM、ROM、ハードディスク等を備えている)から構成されている。両者は、ネットワークLANで接続されている。解析端末200とサーバ100とを一体で構成してもよいし、解析端末200の機能を更に多数のサーバ等によって分散処理する構成をとってもよい。
地図データベース120は、地図を描画するためのポリゴンデータを格納している。地図データベース120は、解析端末200において地図上で解析結果を表示するためや、プローブカー10に搭載されたナビゲーション装置における地図表示するために使用される。
道路ネットワークデータベース130は、道路および交差点からなる道路網を、それぞれリンク、ノードの形式で表した道路ネットワークデータを格納する。道路ネットワークデータは、経路探索にも利用可能である。道路ネットワークデータには、それぞれのリンク、ノードについて、国道・県道などの道路種別、車線数などの道路幅、右左折禁止などの進行方向規制や一方通行などの通行規制を表す情報が併せて記録されている。
図中にプローブカー10の構成を模式的に示した。各プローブカー10には、GPS(Global Positioning System)11が搭載されており、位置座標を計測可能となっている。位置座標の計測は、GPS以外の方法によっても構わない。プローブカー10は、通信モジュール12を搭載しており、ネットワークNEを介して、所定のタイミングでGPS11によって計測された位置情報をサーバ100に送信(以下、アップロードということもある)する。サーバ100は、この位置情報をプローブカー10ごとにプローブ情報データベース110に蓄積する。プローブカー10からアップロードされる情報には、位置情報の他、プローブカー10の走行速度、アクセル、ブレーキ、ハンドルなどの運転操作を表す情報も含めることができる。
プローブカー10からサーバ100にプローブ情報をアップロードするタイミングは種々の設定が可能である。本実施例では、解析に実効性のある情報を収集するため、プローブカー10が所定の速度以上で走行している状態、かつ道路ネットワークデータベース130に格納されたいずれかのノード、リンク上にいる場合にアップロードするものとした。リンク、ノード上にいるか否かの判断は、道路ネットワークデータベース130と同等の道路ネットワークデータを利用するナビゲーション装置をプローブカー10に搭載しておくことにより、容易に実現可能である。
プローブ情報読出部230は、サーバ100のプローブ情報データベース110から解析に必要となるプローブ情報を読み出し、プローブ情報記憶部240に格納する。プローブ情報データベース110では、各プローブカー10の位置情報は座標形式で格納されている。本実施例では、プローブ情報読出部230は、解析に利用しやすいよう、位置情報を、ノード、リンクで表す形式に変換する前解析処理を施した上でプローブ情報記憶部240に格納する。この前解析処理の内容は、後述する。以下の説明では、特に示さない限り、前解析処理を施した後の情報をプローブ情報と称する。
経路探索部220は、道路ネットワークデータを利用して、指定された2点間の経路探索を行う。経路探索は、周知のダイクストラ法などを用いることができる。本実施例では、経路探索の結果は、プローブ情報解析部210での種々の解析に利用される。
通行規制判定部211は、プローブ情報に基づいて、道路および交差点に付された通行規制を判定する。先に説明した通り道路ネットワークデータには、通行規制情報も併せて格納されているが、道路および交差点によっては漏れがあったり、新たに規制が付されたり、従前に付されていた規制と異なる規制になったりしている可能性がある。通行規制判定部211は、プローブ情報に基づいて通行規制情報を判定することによって、道路ネットワークデータの通行規制情報の整備を支援する。
忌避要因判定部212は、道路および交差点について、運転者に通行を避けさせる要因の有無および程度を判定する。以下、この要因を忌避要因と呼ぶ。忌避要因としては、例えば、対象通行方法で通行する場合、進入しようとする道路が現在の道路よりも幅が狭いことや、道路が交差点で鋭角状に接続されていることや、大回りになることがユーザに知られていることや、主要道路から外れた閉鎖的な地域に入ることなどが挙げられる。忌避要因判定部212による判定結果は、通行規制判定部211による解析に利用される。
通行量解析部214は、上述の解析に利用するため、プローブ情報に基づいて、各道路および交差点の日々の通行量を統計的に集計する。
サーバ100に蓄積されているプローブ情報を読み出す際に、解析端末200は、位置情報を座標から、ノード、リンクの形式に変換する前解析処理を施す。
図2は、プローブ情報の前解析処理のフローチャートである。プローブ情報読出部230の処理内容に当たるものであり、ハードウェア的には解析端末200のCPUが実行する処理である。
CPUは、プローブ情報の位置座標が、領域AL1〜AL3、AN1のいずれにあるかを判定することで、位置座標をリンク、ノードに変換する。図中の点P1〜P3は、時刻t1〜t3の位置座標に対応する点を表している。点P1は領域AL1内にあるため、位置座標はリンクL1に変換される。点P2は領域AL1から外れているため、位置座標の変換はエラーとなる。点P3は領域AN1内にあるため、位置座標はノードN1に変換される。
本実施例は、プローブ情報の通行量の変化に基づいて道路網の変化を検出する。道路網の変化が生じたと推定される日を以下では「基準日」と称する。基準日は、行政機関などから提供される情報に基づいてオペレータが設定することも可能であるが、プローブ情報の変化に基づいて解析的に設定することも可能である。 以下では、まず基準日を解析的に設定する考え方を示した後、通行量変化解析処理について説明する。
図3は、基準日設定の考え方を示す説明図である。上側には、日付ごとのプローブ情報、つまり解析対象となる道路の通過台数の日ごとの変化を示した。細線で示したギザギザ状のグラフが、プローブ情報の生データ、つまり日ごとの通行台数の集計結果を示している。全てのプローブカーが、毎日、規則正しく行動するとは限らないし、プローブカーの走行軌跡を全て漏れなくプローブ情報として検出できるとも限らないため、通行台数は、このように日々、激しい変化を示すグラフとなる。
図中に太線で示した曲線は、通行台数を平滑化した結果を示している。平滑化は、種々の方法で行うことができる。例えば、ある日の通行台数として、その前後3〜5日ほどの通行台数の平均値を用いるようにしてもよい。また、生データに対して、最小二乗法で平滑化した曲線を求めたり、スプライン曲線を算出してもよい。いわゆるローパスフィルタに生データを通して、ノイズ成分を除去するようにしてもよい。
生データおよび平滑化曲線のいずれを見ても、後半の部分で、ある期間を境に、通行台数が顕著に増大していることが分かる。このように通行台数が顕著に変化する境となる日を解析的に特定することが、ここでの目的である。
そこで、プローブ情報の日常的な変動に伴う変化率が収まると判断される閾値±Thを設定し、この閾値Thを超えるところで不連続的とも言える顕著な変化が生じているものと判断し、この期間内の代表日を基準日とする。ノイズによる影響を回避するため、複数日にわたって連続的に変化率が閾値Thを超える期間のみを抽出してもよい。代表日は、閾値Thを初めて超えた日、閾値Thを超える最終日、閾値Thを超える期間の中央日などとすることができる。
図4は、通行量変化解析処理のフローチャートである。通行量解析部214(図1参照)が実行する処理であり、ハードウェア的には解析端末200のCPUが実行する処理である。
正規化処理は、必ずしも必要という訳ではない。例えば、プローブカーの総数が十分に確保できている場合には、日々の総数の変動による影響は相対的に小さくなるから、正規化処理を省略してもよい。また、この実施例では、日ごとに正規化する例を示したが、上述した平均値を求める所定日数分の総数で正規化するようにしてもよい。さらに、正規化は、必ずしも日単位で行う必要はなく、1日のプローブ情報のうち、特定の時間帯の情報のみを活用する場合には、その時間帯における総数を用いて処理するようにしてもよい。
図4のステップS28中には、複数の道路について基準日が見いだされた場合の処理例を示した。対象領域内の各道路について、通行量の変化に基づく解析を実行すると複数の道路で基準日が求められる場合がある。かかる場合には、各道路の解析結果が重複する期間に基づいて基準日を設定するものとした。
例えば、図示する通り、道路Aについては、期間A1、A2で変化率が閾値Thを超えており、道路Cについては、期間C1で変化率が閾値Thを超えているとする。道路Bでは、変化率が閾値Thを超える期間は存在しない。このような場合、道路Aについて検出された期間A1、A2と、道路Cについて検出された期間C1が重複する期間SDに基づいて基準日を設定するのである。期間A2、C1における道路網の変化は、道路A、Cに影響を与える共通の変化であると考えられ、重要性が高いと判断されるからである。
次に、調査ルートの設定方法について説明する。本実施例では、上述の通り、通行量の変化によって変化関連道路を特定するが、このように通行量に変化を与えた原因については、現地調査を行い、道路ネットワークデータに反映させるものとした。道路ネットワークデータに正確な情報を反映させるためには、プローブ情報の解析だけでは不十分であり、現地調査が欠かせないからである。本実施例の解析端末200は、この現地調査を効率的に行うことができるよう、道路網の変化が生じている箇所、つまり現地調査を行う調査領域または調査ルートの候補を絞り込むことができる。
図5は、調査ルート設定の考え方を示す説明図である。図5(a)に示すように、リンクL1〜L16、ノードN1〜N4からなる道路網を考える。ここに、従前は存在しなかったバイパスBPS(破線で示した)の供用が開始されたものとする。
バイパスBPSの開通前は、利用者の多くは、経路Ra1(リンクL1、L3、L6、L16)を通って通行していたとする。バイパスBPSが開通すると、利用者はバイパスBPSを利用するようになるから、経路Ra2(リンクL1、L7)を通り、バイパスBPSを通って、経路Ra3(リンクL16)を通るようになる。バイパスBPSは道路ネットワークデータが存在しないため、プローブ情報上は、各プローブカーがバイパスBPSを走行したということまでは特定できない。バイパスBPS上を走行している間は、プローブ情報は、リンクL12をはじめいずれのリンクにもマップマッチングされず、単にエラーとして処理されることになる(図2参照)。従って、プローブ情報上は、ノードN3に流入したプローブカーは、そこで忽然と消え、ノードN2で突然、現れたかのような状態となる。
この変化関連道路の両端のノード(ノードN1〜N4)は、調査ルートを設定するために関連性が高いノードとなる。本実施例では、ノードN1、N2のように、通行量が増大しているリンクと、通行量が減少しているリンクとの交点に当たるノードを「重要ノード」と称する。ノードN4のように、変化関連道路のその他のノードを「留意ノード」と称する。さらに、ノードN3、N2を「特異ノード」と称するが、その内容については後述する。
そこで、単一の道路網によって影響を受けたという意味で関連性のあるノードの組合せを特定するために、これらのノードN1〜N4のうちの2点間の組合せすべてについて経路探索を行う。得られた経路の中から、変化関連道路と多く重なっている経路を選択し、その両端のノードは関連性があると判断するのである。図5の例では、ノードN1、N2の間の経路は、リンクL3、L6と重複するため、全経路にわたって変化関連道路と重なっているため、その両端のノードN1、N2に関連性があると判断するのである。
なお、ノードN1、N4間の経路、ノードN2、N4間の経路も、それぞれ変化関連道路L3、L6と重なるが、ノードN1、N2がともに重要性が高い「重要ノード」「特異ノード」であるのに対し、ノードN4は重要性が低い「留意ノード」であるため、ノードN1、N2を優先する。
図5(b)に、調査ルートを設定する様子を示した。
まず、関連性のあるノードを特定する際に行った経路探索と重複する変化関連道路(リンクL3、L6)を探索対象から除外する。通行量が増加しているリンク、または通行量が減少しているリンクに絞って除外してもよい。図5(a)の例では、リンクL3、L6が除外されることになる。これらを除外した状態を図5(b)に示した。
そして、ノードN1、N2を包含する調査領域AAを設定する。調査領域AAの広さおよび形状は任意に設定可能である。この調査領域AAの周辺のノード間で経路探索を行い、調査領域AA内に存在する変化関連道路との重複が大きい経路を、調査ルートとして選択する。
図5(b)の例では、ノードS、D間の経路(矢印Rb1〜Rb3)が、変化関連道路に対応するリンクL7、L16と重複しているため、調査ルートとなる。こうして設定された調査ルートに沿った現地調査を行えば、リンクL7に沿って走っていったところで、リンクL7とバイパスBPSとの間に遮蔽物がなければ、バイパスBPSの開通を容易に発見することができることになる。
図5(a)の説明において、「重要ノード」、「留意ノード」を説明し、併せてノードN3、N2が「特異ノード」に該当することを示した。以下では、この特異ノードの意味および検出方法について説明する。
図6(a)の左側に示すように、バイパスBPSの開通前は、ノードN1にはリンクL1から車が進入し、リンクL3に退出する流れが主であった。進入量、退出量をグラフにして示した。プローブ情報が、ノードN1への進入量/退出量を正確に検出できれば、両者は一致するはずであるが、実際には検出誤差が存在するため、進入量/退出量の間には差違E1が生じる。
図6(a)の右側に示すように、バイパスBPSの開通後は、ノードN1にはリンクL1から車が進入し、リンクL7に退出する流れが主となる。進入量、退出量の間には、プローブ情報の検出誤差に応じた差違E2が生じる。バイパスBPSの開通前は進入量が退出量よりも少なく、開通後は進入量が退出量よりも多くなるように示してあるが、これは、単に両者の差違は種々の態様で現れ得ることを示しているに過ぎず、必ずしもこうした逆転現象が生じることを意味するものではない。
図6(b)の左側に示すように、バイパスBPSの開通前は、ノードN3にはリンクL7から車が進入し、リンクL10に退出する流れが主であった。進入量、退出量の間には、プローブ情報の検出誤差に応じた差違E3が生じる。
図6(b)の右側に示すように、バイパスBPSの開通後は、ノードN3にはリンクL7から車が進入し、バイパスBPSに退出する流れが主となる。リンクL7への進入量は開通前に比べて増加する。先に説明した通り、バイパスBPSに退出する車両からはプローブ情報は得られないから、見かけ上はノードN3からの退出量は、バイパスBPS以外に走行した車両分だけとなり、非常に少なくなる。この結果、進入量と退出量との間には、プローブ情報の検出誤差とは言えないほどの大きな差違E4が生じる。
図6(c)の左側に示すように、バイパスBPSの開通前は、ノードN2にはリンクL6から車が進入し、リンクL16に退出する流れが主であった。進入量、退出量の間には、プローブ情報の検出誤差に応じた差違E5が生じる。
図6(c)の右側に示すように、バイパスBPSの開通後は、ノードN3にはバイパスBPSから車が進入し、リンクL16に退出する流れが主となる。バイパスBPSから進入する車両からはプローブ情報は得られないから、見かけ上はノードN2への進入量は、バイパスBPS以外から進入した車両分だけとなり、非常に少なくなる。この結果、進入量と退出量との間には、プローブ情報の検出誤差とは言えないほどの大きな差違E6が生じる。
図5においては、比較的狭い領域内でノードの関連性を判断する例を示した。道路網変化の解析対象領域が広い場合には、変化関連道路の中には、異なる要因で通行量の変化が生じているものも含まれる。かかる場合であっても、先に図5(a)で説明した経路探索を利用する方法で、ノード間の関連性を判断できることを例示する。
ノードN1〜N3およびN10は、それぞれ特異ノードまたは重要ノードを表している。
そして、これらの経路のうち、変化関連道路との重複割合が高いものを選択する。
経路R71は、通行量が減少する変化関連道路L3、L6と完全に重複しているため、選択される。
経路R72は全く変化関連道路と重ならないため、除外される。
経路R73はリンクL20と、経路R74はリンクL20、L7と重なるが、その経路中に占める割合は、経路R71に比較して小さいため、除外される。
従って、経路R71が選択されることになり、その両端にあるノードN2、N3が関連性のあるノードと判定されることになる。リンクL20、L21のように、バイパスBPSの開通と異なる要因で通行量の変化が生じているノードに対しては、図7で示したように経路探索の結果、通行量の変化と無関係の道路を通る経路が探索されることになるから、自ずと変化関連道路と重なる割合が小さくなり、関連性がないノードと判断されるようになるのである。
図8、9は、調査ルート設定処理のフローチャートである。道路網変化判定部213(図1参照)が実行する処理であり、ハードウェア的には解析端末200のCPUが実行する処理である。
CPUは、まず基準日以後のノードへの進入量と退出量の誤差が閾値Eth以上となるノードを特異ノードとして抽出する(ステップS50)。先に図6で説明した処理を実行するのである。閾値Ethは、交差点への進入量と退出量との間に、プローブ情報の検出誤差とは言えないほどの差違が生じているか否かを判断するための基準値である。プローブ情報によって生じる検出誤差を予め調査しておき、これを超える値を任意に設定することができる。
そして、CPUは、増大リンクと減少リンクとが交わるノードを重要ノードとして抽出し(ステップS54)、その他の増大リンク、減少リンクの端点を留意ノードとして抽出する(ステップS56)。留意ノードには、増大リンク同士、減少リンク同士の交点、変化関連道路以外の道路と増大リンクまたは減少リンクとの交点が含まれる。
経路探索が完了すると、CPUは、以下に示す優先順位に従って、一つの経路を選択する(ステップS60)。
条件1 増大リンク、減少リンクが占める割合が高い;
条件2 優先順位の高いノードを通る;
優先順位は、「特異ノード」、「重要ノード」、「留意ノード」の順とする。条件1によって1つの経路に絞り込めなかった場合に、条件2を考慮する。
CPUは、さらにステップS64の処理で得られた経路探索の中から、増大リンクが占める割合が高い経路を調査ルートとして特定する(ステップS66)。ステップS64で減少リンクを除外しているため、増大リンクが占める割合を見るものとしたが、ステップS64で増大リンクを除外する場合には、減少リンクが占める割合を見るようにすればよい。
こうすることによって、図5(b)で示したように、道路網への変化を効率的に検出するための調査ルートを設定することができる。
本実施例の道路網解析システムによれば、プローブ情報の解析結果に基づき、道路網の変化のうち、交通に与える影響が大きい重要な変化の有無を検出することができる。そして、経路探索を利用した方法によって、この変化を効率的に現地調査するための調査ルートを特定することができる。
本発明は上述の実施例に限定されず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の構成を採ることができることはいうまでもない。例えば、実施例においてハードウェア的に構成されている部分は、ソフトウェア的に構成することもでき、その逆も可能である。
11…GPS
12…通信モジュール
100…サーバ
110…プローブ情報データベース
120…地図データベース
130…道路ネットワークデータベース
200…解析端末
210…プローブ情報解析部
211…通行規制判定部
212…忌避要因判定部
213…道路網変化判定部
214…通行量解析部
220…経路探索部
230…プローブ情報読出部
240…プローブ情報記憶部
Claims (3)
- 車両の走行軌跡を表すプローブ情報に基づいて、道路網の変化を解析する道路網解析システムであって、
複数の車両について前記プローブ情報を時系列的に記憶するプローブ情報記憶部と、
道路網を表した道路ネットワークデータを記憶する道路ネットワークデータ記憶部と、
対象領域の道路網に対し、前記プローブ情報記憶部から所定基準時の前後の所定期間内のプローブ情報を読み出し、前記道路ネットワークデータに対応づけることによって前記道路網を構成する既存の各道路について、前記所定基準時の前後それぞれの所定期間の通行量を求める通行量解析部と、
前記所定基準時より前の所定期間にわたる通行量に対し、該所定基準時より後の所定期間にわたる通行量の変化が所定値以上となる道路を、該道路の周囲において前記道路網に変化があった変化関連道路と判定する道路網変化判定部と、
前記道路ネットワークデータに基づいて指定された2点間の経路探索を行う経路探索部とを備え、
前記道路網変化判定部は、
前記複数の変化関連道路の端点を特定し、
異なる前記変化関連道路の端点間で、前記経路探索部による経路探索を行い、
該探索された経路のうち、前記変化関連道路と重なる経路を抽出する
道路網解析システム。 - 請求項1記載の道路網解析システムであって、
前記通行量解析部は、
前記解析対象となる道路網の属性に基づいて前記プローブ情報を選択的に読み出す処理、および前記プローブ情報の前記所定期間内の総数、または前記プローブ情報が所定の単位期間ごとに時系列的に記憶されている場合における該単位期間内の総数に基づいて、前記読み出したプローブ情報を正規化する処理の少なくとも一方を施して前記通行量を求める道路網解析システム。 - 請求項1または2記載の道路網解析システムであって、
前記道路網変化判定部は、
通行量が増大している前記変化関連道路または通行量が減少している前記変化関連道路の一方を除去した状態で、前記抽出した経路の両端点間で、前記経路探索部による経路探索を行い、
該探索された経路のうち、残存する変化関連道路と重なる経路を抽出する道路網解析システム。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9891057B2 (en) | 2015-03-23 | 2018-02-13 | Kabushiki Kaisha Toyota Chuo Kenkyusho | Information processing device, computer readable storage medium, and map data updating system |
Families Citing this family (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5819868B2 (ja) | 2013-02-12 | 2015-11-24 | 株式会社ゼンリン | 新規道路検出ロジック |
GB201400382D0 (en) | 2014-01-10 | 2014-02-26 | Tomtom Dev Germany Gmbh | Methods and systems for detecting a closure of a navigable element |
JP6174502B2 (ja) * | 2014-02-21 | 2017-08-02 | 株式会社ゼンリン | 経路探索装置、経路探索方法、コンピュータプログラム、および、データ構造 |
JP6423212B2 (ja) * | 2014-09-12 | 2018-11-14 | 株式会社ゼンリン | 運転支援システム、データ構造 |
US10288434B2 (en) * | 2015-06-26 | 2019-05-14 | Here Global B.V. | Map-centric map matching method and apparatus |
CN105139682B (zh) * | 2015-07-27 | 2017-11-10 | 福建工程学院 | 一种封闭道路的确认方法及*** |
GB201515487D0 (en) | 2015-09-01 | 2015-10-14 | Tomtom Traffic Bv | Methods and systems for detecting an open navigable element |
US9818296B2 (en) * | 2015-10-16 | 2017-11-14 | Uber Technologies, Inc. | System for providing a city planning tool |
JP2017138179A (ja) * | 2016-02-03 | 2017-08-10 | 株式会社日立製作所 | ナビゲーションシステム、センタ装置 |
US10319221B2 (en) * | 2016-11-04 | 2019-06-11 | Ford Global Technologies, Llc | Systems and methods for vehicular application of detected traffic flow |
WO2018141351A1 (en) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | Nokia Solutions And Networks Oy | Base station efficiency control based on load counters |
WO2018221456A1 (ja) * | 2017-05-31 | 2018-12-06 | パイオニア株式会社 | 経路探索装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 |
EP3460406B1 (en) * | 2017-08-28 | 2024-04-03 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Information processing apparatus, vehicle, information processing method, running control method, and map updating method |
JP2019053578A (ja) * | 2017-09-15 | 2019-04-04 | トヨタ自動車株式会社 | 交通量判定システム、交通量判定方法、及び交通量判定プログラム |
JP6927819B2 (ja) * | 2017-09-15 | 2021-09-01 | トヨタ自動車株式会社 | 交通量判定システム、交通量判定方法、及び交通量判定プログラム |
US10166991B1 (en) * | 2017-12-01 | 2019-01-01 | GM Global Technology Operations LLC | Method and apparatus of selective sensing mechanism in vehicular crowd-sensing system |
US10497256B1 (en) | 2018-07-26 | 2019-12-03 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for automatic evaluation of road closure reports |
JP7147712B2 (ja) * | 2018-08-31 | 2022-10-05 | 株式会社デンソー | 車両側装置、方法および記憶媒体 |
US11004334B2 (en) * | 2018-10-09 | 2021-05-11 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for automatic verification of road closure reports |
US10847029B2 (en) * | 2018-10-09 | 2020-11-24 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for automatic road closure detection |
US11719554B2 (en) * | 2019-01-25 | 2023-08-08 | Uber Technologies, Inc. | Determining dissimilarities between digital maps and a road network using predicted route data and real trace data |
US11561547B2 (en) | 2019-02-20 | 2023-01-24 | Gm Cruise Holdings Llc | Autonomous vehicle routing based upon spatiotemporal factors |
US11049390B2 (en) * | 2019-02-26 | 2021-06-29 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for combining discontinuous road closures detected in a road network |
US11403938B2 (en) * | 2019-04-04 | 2022-08-02 | Geotab Inc. | Method for determining traffic metrics of a road network |
JP7039536B2 (ja) * | 2019-09-05 | 2022-03-22 | 株式会社 ミックウェア | 地図情報処理システム |
US11468768B2 (en) * | 2019-11-18 | 2022-10-11 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for automatic road closure detection during probe anomaly |
US11222531B2 (en) * | 2019-11-18 | 2022-01-11 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for providing dynamic window data transfer between road closure detection and road closure verification |
US11990032B2 (en) | 2021-12-06 | 2024-05-21 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for verifying reported ramp closures |
CN115617829B (zh) * | 2022-12-05 | 2023-03-28 | 交通运输部科学研究院 | 面向路网矢量数据的变量识别方法、装置、设备及介质 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3557776B2 (ja) | 1996-03-08 | 2004-08-25 | 日産自動車株式会社 | 車両用経路誘導装置 |
JP2004077360A (ja) | 2002-08-21 | 2004-03-11 | Toyota Motor Corp | 交通情報提供方法、交通情報提供センターおよび交通情報取得装置 |
JP4225048B2 (ja) * | 2002-12-17 | 2009-02-18 | 株式会社豊田中央研究所 | 経路探索装置及び交通流シミュレータ |
JP3834017B2 (ja) * | 2003-06-05 | 2006-10-18 | 本田技研工業株式会社 | 交通情報管理システム |
JP2006079483A (ja) * | 2004-09-13 | 2006-03-23 | Hitachi Ltd | 交通情報提供装置,交通情報提供方法 |
JP4175312B2 (ja) * | 2004-09-17 | 2008-11-05 | 株式会社日立製作所 | 交通情報予測装置 |
JP4329711B2 (ja) * | 2005-03-09 | 2009-09-09 | 株式会社日立製作所 | 交通情報システム |
JP4623050B2 (ja) * | 2007-04-25 | 2011-02-02 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 道路情報生成装置、道路情報生成方法および道路情報生成プログラム |
US8103435B2 (en) * | 2007-07-27 | 2012-01-24 | George Mason Intellectual Properties, Inc. | Near real-time traffic routing |
JP2011503639A (ja) * | 2007-11-06 | 2011-01-27 | テレ アトラス ノース アメリカ インコーポレイテッド | 地図の更新において使用される、実世界の変化を検出するために複数の車両からのプローブ・データを使用する方法及びシステム |
CN100583182C (zh) * | 2008-12-22 | 2010-01-20 | 杭州妙影微电子有限公司 | 一种基于多信息源的动态交通信息的车辆导航方法 |
-
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-
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-
2013
- 2013-07-17 US US13/944,770 patent/US8731808B2/en active Active
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9891057B2 (en) | 2015-03-23 | 2018-02-13 | Kabushiki Kaisha Toyota Chuo Kenkyusho | Information processing device, computer readable storage medium, and map data updating system |
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