JP6279624B2 - 交通渋滞予測装置及び交通渋滞予測方法 - Google Patents
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Description
しかしながら、上記の渋滞予測は、線的な道路リンク単位での渋滞状況であって、地図の道路上に現在の渋滞状況を、例えば、激しい渋滞は赤の線、ノロノロ運転となる渋滞は黄色の線といったように重畳表示することで、ドライバーがその表示を見て今後の渋滞状況を予測し、渋滞を避ける行動をとるというものであった。
しかし、自車両が移動するととともに時間も経過し、渋滞状況は時間とともに変化することから、自車両が移動した後には渋滞が解消していたり、逆に新たな渋滞が生じてしまうケースがあった。このため、現在の渋滞状況を予測するだけでなく、将来の渋滞状況を予測することが求められている。
一般的に、ユーザーがカーナビゲーション装置が装着された車両に乗車した際に目的地設定をして、ルート案内を受けることは乗車時間の10%程度と言われている。このことは、カーナビゲーション装置に渋滞予測機能による渋滞を避けた案内機能が装備されていたとしても、ほとんどの時間はその機能の恩恵にあずかれないことを示している。
また、従来の技術では、どの地域が具体的に混んでいるのか、判断しやすくするための機能がなく、地域ごとの面的な渋滞情報を表示する手段はなかった。
また、特許文献1に記載の技術では、パターンから外れる渋滞、例えばイベントや天候等による突発的な車両の増加に起因する渋滞の予測は困難であった。
これにより、交通渋滞予測装置は、ユーザーの生活圏内等で目的地を設定していないときに渋滞予測することを可能とし、さらに、現在から一定時間経過後におけるメッシュ領域毎の渋滞状況を時系列的に面的に予測することで、具体的にどの地域が混んでいるのか、また今後混むのか、を予測することが可能となる。また、突発的な車両の増加に起因する渋滞を予測することも可能となる。
そうすることで、交通渋滞予測装置は、自車両の進行方向と、渋滞の脱出方向と、を加味して、一定時間後の各メッシュ領域における渋滞度の予測が可能となる。
そうすることで、交通渋滞予測装置は、渋滞とは逆方向に自車両を移動させている場合には、渋滞と同じ方向に自車両を移動させている場合と比較して、渋滞度を小さくすることができ、実際に自車両の渋滞に巻き込まれる可能性をより正確に予測することができる。
本発明の交通渋滞予測装置によれば、例えば、隣接するメッシュの渋滞量・渋滞流量を入力することで、未来の渋滞量を推定できることになり、前述した、ただ統計値をそのまま当てはめる場合より、更なる渋滞予知精度の向上が見込まれる。また、突発的な車両の増加に起因する渋滞を予測することも可能となる。
さらに、本発明の交通渋滞予測装置によれば、渋滞とは逆方向に自車両を移動させている場合には、渋滞と同じ方向に自車両を移動させている場合と比較して、渋滞度を小さく補正することができ、実際に自車両の渋滞に巻き込まれる可能性をより正確に予測することができる。
以下、本発明の交通渋滞予測システムの好ましい一実施形態について、図を参照しながら説明する。
本発明の好ましい一実施形態に係る交通渋滞予測システム100の構成について説明する。
ここで、一定時間経過後(複数)とは、例えば、現時点T0から一定時間経過後のT1、T1からさらに一定時間経過後のT2、T2からさらに一定時間経過後のT3、等というように、現時点から複数の近未来を指す。
なお、交通渋滞予測用のソフトウェアは、予めインストールされていてもよい。また、交通渋滞予測サーバシステム3との送受信時に必要に応じて適宜ダウンロードされてもよい。
なお、交通渋滞予測用のソフトウェアは、予めインストールされていてもよい。また、交通渋滞予測サーバシステム3との送受信時に必要に応じて適宜ダウンロードされてもよい。
図2に示すように、車両に搭載される車載ナビゲーション装置1は、少なくとも、制御部10と、記憶部11と、無線部12と、センサ部13と、表示部14と、入力部15とを備える。
なお、地図情報については、記憶部11に予め記憶しておく構成、又は交通渋滞予測サーバシステム3から取得する構成でもよい。
無線部12は、車両を識別する識別番号(以下、「車両ID」ともいう)、パスワード、及び車両の現在位置情報等を交通渋滞予測サーバシステム3に送信し、渋滞予測情報等を交通渋滞予測サーバシステム3から受信することができる。
また、GPS通信が不可能な場合、AGPS(Assisted Global Positioning System)通信を利用し、無線部12から取得される基地局情報によって車両の現在位置を算出することも可能である。
なお、この他、図示しないが、スピーカ16、マイク17を備えることができる。スピーカ16は、運転者に対して音声出力を行い、マイク17は、運転者によって発せられた音声等を集音する。
そうすることで、情報をスピーカ16から音声で出力し、マイク17を介して音声入力された運転者(又はユーザー)による各種の選択、指示を音声認識技術により、制御部10に入力することもできる。
また、制御部10は各プログラムを実行することによって、車載ナビゲーション装置1に、接続処理ステップ、位置情報更新ステップ、渋滞情報取得ステップ、渋滞情報表示制御ステップ、ルート案内ステップを備える方法(以下、「交通渋滞予測表示ステップ」と総称する)を実行させる。
車載ナビゲーション装置1は、運転者により車両のイグニッションスイッチがオン(エンジンを始動)にされることによって自動起動することができる。車載ナビゲーション装置1は、運転者により車両のイグニッションスイッチがオフ(エンジンを停止)にされるまで稼働する。なお、車載ナビゲーション装置1を、ユーザーにより起動するようにしてもよい。
接続処理部101は、車載ナビゲーション装置1が自動起動又は起動されると、交通渋滞予測サーバシステム3に対して、例えば、車両を識別する識別番号(車両ID)及びパスワードを用いてログイン処理を実行し、センサ部13により算出した車両の現在位置情報(緯度及び経度)、及び計時部(図示せず)から取得した現在時刻情報等を交通渋滞予測サーバシステム3に送信する。この際、接続処理部101は、センサ部13により算出した車両の進行方向に関する情報を送信してもよい。また、接続処理部101は、地磁気センサ、ジャイロセンサ等の各センサ類の情報を送信してもよい。また、後述するように、ログイン処理要求をした際に、デフォルト設定として、渋滞情報配信をオンにするようにしてもよい。
位置情報更新部102は、定期的に(例えば3秒間隔)、車両ID、センサ部13により算出した車両の現在位置情報、及び計時部(図示せず)から取得した現在時刻情報等を交通渋滞予測サーバシステム3に送信する。なお、送信される情報として、センサ部13により算出した車両の進行方向を含むことができる。
位置情報更新部102は、所定の時間間隔(例えば3秒間隔)で取得する車両の現在位置情報及び現在時刻情報等を、その都度リアルタイムに交通渋滞予測サーバシステム3に送信することができる。また、位置情報更新部102は、リアルタイムに送信するのではなく、複数個まとめて(例えば5分間分の車両の現在位置情報及び現在時刻情報等をまとめて)、一度に送信(いわゆるバースト送信)することができる。
位置情報更新部102は、車両の現在位置情報等の算出時間間隔(例えば、3秒間隔)及び複数個まとめてバースト送信する場合の一度に送信する個数等については、ユーザーの入力により、予め設定することができる。
渋滞情報取得部103は、図6に示すように、表示部14に、例えば「渋滞情報配信開始ON」ボタンを表示して、ユーザーによる当該ボタンのタッチ操作により、渋滞情報配信開始をオンに操作された場合、無線部12を介して、渋滞情報配信開始要求を、交通渋滞予測サーバシステム3に送信する。なお、入力部15を介して、渋滞情報配信をオンにすることができる。
また、接続処理部101が、交通渋滞予測サーバシステム3に対して、ログイン処理要求をした際に、デフォルト設定として、渋滞情報配信をオンにするようにしてもよい。そうすることで、ユーザーは、渋滞情報配信開始要求を送信する操作を省くことができる。
なお、地図上のメッシュ領域について、渋滞情報取得部103は、交通渋滞予測サーバシステム3において設定されているメッシュ領域の大きさのn2倍(n≧2)となる大きさのメッシュ領域を表示させることができる。
また、近未来の一定時間経過後(複数)については、交通渋滞予測サーバシステム3において設定されている一定時間経過後(複数)から、選択するようにしてもよい。
こうすることで、渋滞情報取得部103は、現時点における自車両の現在位置を含むメッシュ領域を中心とした、充分大きな地域エリアに含まれる各メッシュ領域における、現時点の渋滞情報及び一定時間経過後(複数)の渋滞予測情報を無線部12を介して受信して、記憶部11の渋滞予測情報記憶エリアに例えば時系列順に格納する。
渋滞情報表示制御部104は、渋滞情報取得部103により取得した、自車両の現在位置を含む周辺地域に含まれる全てのメッシュ領域における現時点の渋滞情報及び一定時間経過後(複数)の渋滞予測情報を、表示部14に時系列的に表示する。ここでは、渋滞度を色分け表示する。
しかしながら、本発明においては、車両に乗車した際に目的地設定をしなくても、渋滞情報取得部103により、自車両の現在位置を含む周辺地域における現時点の渋滞情報及び一定時間経過後(複数)の渋滞予測情報を、表示部14に表示することができる。
このような表示は、目的地を設定しない、ユーザーの生活圏内等、ユーザーにとってある程度土地勘のある地域に特に有効となる。
前述したように、渋滞度を3段階に渋滞度を分けた場合、渋滞情報表示制御部104は、現時点の渋滞度及び一定時間後毎の渋滞度について、メッシュ領域毎に、渋滞度1の場合「青」、渋滞度2の場合「黄色」、渋滞度3の場合「赤」というように、地図上の各メッシュ領域上に渋滞度に該当する色を重畳表示することで、直感的に区別しやすくすることができる。なお、矢印は自車位置を示す。
図7及び図8では、渋滞情報表示制御部104は、進行方向が地図を上方に表示する、いわゆる「ヘディングアップ表示」により、メッシュ表示をしている。なお、渋滞情報表示制御部104は、表示方向の指定により、北方向を常に地図の上方として表示する「ノースアップ表示」として表示することができる。
また、画面移動のために、渋滞情報表示制御部104は、例えば「前画面への移動」ボタン、「次画面への移動」ボタン、又は「移動中断」ボタンを表示して、ユーザーによる当該ボタンのタッチ操作をさせることで、前画面、次画面に移動、又は現在表示中の画面を継続表示するようにしてもよい。
そうすることで、ユーザーは、例えば渋滞にある程度巻き込まれても直線的なルートを選択するか、渋滞を避けて遠回りをするべきかを把握することができる。
なお、渋滞情報表示制御部104は、図7に示すように、画面の一部にタイムバーを設けてもよい。タイムバーにより、ユーザーは、現在の渋滞表示画面が現時点なのか、又は、現在時刻からどれくらい後の予測画面なのか、容易に把握することが可能となる。
渋滞情報取得部103により、現在の渋滞状況については所定の大きさのメッシュ領域で予測された予測情報を、その後、渋滞予測情報が現時点よりも遠い時点になるほど直前のメッシュ領域の大きさよりも大きなメッシュ領域で予測された予測情報を取得するように、すなわち予測時刻が現在時よりも遠い時点になるほど、当該予測時点におけるメッシュ領域の大きさを大きくするように構成することができる。
図8に、渋滞情報表示制御部104による、渋滞予測情報の表示例を示す。図8に示すように、渋滞情報表示制御部104は、現在の渋滞状況を所定の大きさのメッシュで表示し、その後、渋滞予測情報が現時点よりも遠い時点になるほどメッシュの大きさが大きくなる。より具体的には、表示Bにおけるメッシュの大きさは、表示Aにおけるメッシュの大きさよりも大きく、表示Cにおけるメッシュの大きさは、表示Bにおけるメッシュの大きさよりも大きく表示する。
そうすることで、渋滞の予測は遠い時点になるほど的中率が下がる(誤差が大きくなる)ことが予想されるため、渋滞情報表示制御部104は、渋滞の予測時刻が遠い時刻になるほどメッシュ領域の大きさを大きくすることによって、直感的に、その誤差の大きさを許容した表示とすることができる。また、ユーザーにとっても、メッシュの大きさによって、どれくらい遠い時点の渋滞予測なのかを把握することが、容易となる。このように、図7に示すタイムバーよりもユーザーにとって、さらに直感的に認識が容易になるという効果もある。
ルート案内部105は、ユーザーにより目的地が設定された場合に、現在位置から目的地までのルート情報を算出して、ルート案内を実行することができる。
なお、ルート情報は、交通渋滞予測サーバシステム3又は別のナビゲーションサーバシステム(図示せず)から受信するようにしてもよい。
図9には、渋滞回避ルートのコース取りについての概要を示す。図9のL1に示すように、現在位置から目的地までの線的な渋滞回避ルート(L1)を、面的に渋滞が多いゾーンに引けば、渋滞の抜け道を分かりやすく表示することができる。
また、これとは別に、図9のL2に示すように、目的地を設定することなく、ユーザーが、例えば渋滞度1のメッシュ領域を選択しながら(L2)、目的地に行くことができる。
このように、本願発明によれば、面的に渋滞が少ないゾーンか、抜け道を通るのをユーザーが自由に選択できる、コース取りが自由なナビゲーションが可能になる。
以上の機能の外に、車載ナビゲーション装置1は、未来のメッシュ領域毎の渋滞を予測した場合に、ユーザーに対してリコメンドサービスを提供することが可能となる。
具体的には、例えば、後述する交通渋滞予測サーバシステム3は、近未来に渋滞を予測した場合に、予定よりも早く出かけることをユーザーに対してリコメンドすることを、車載ナビゲーション装置1に送信する。車載ナビゲーション装置1は、受信したリコメンド情報を表示部14に表示することで、近未来にユーザーが渋滞に遭わずに済むことを可能とすることができる。
また、逆に交通渋滞予測サーバシステム3は、近未来において、絶対に渋滞に巻き込まれることを予測した場合に、休憩又は時間つぶしすることをユーザーに対してリコメンドすることを、車載ナビゲーション装置1に送信する。車載ナビゲーション装置1は、受信したリコメンド情報を表示部14に表示することで、近未来にユーザーが渋滞を避けることが可能となる。
次に、携帯端末2について説明する。
図4に示すように、携帯端末2は、少なくとも、制御部20と、記憶部21と、無線部22と、センサ部23と、表示部24と、入力部25とを備えている。
制御部20は、各プログラム(以下、「交通渋滞予測表示アプリケーション」とも総称する)を実行することによって、携帯端末2を、接続処理部201、位置情報更新部202、渋滞情報取得部203、渋滞情報表示制御部204、ルート案内部205として機能(以下、「交通渋滞予測表示部」と総称する)させる。
交通渋滞予測表示のためのプログラムを起動すると、携帯機器は、交通渋滞予測サーバシステム3と通信を行い、交通渋滞予測サーバシステム3から取得した現時点の渋滞情報及び一定時間経過後(複数)の渋滞予測情報を時系列的に表示することが可能となる。
また、制御部20は各プログラムを実行することによって、携帯端末2に、接続処理ステップ、位置情報更新ステップ、渋滞情報取得ステップ、渋滞情報表示制御ステップ、ルート案内ステップを備える方法(以下、「交通渋滞予測表示ステップ」と総称する)を実行させる。
接続処理部201は、ユーザーにより、交通渋滞予測表示アプリケーションが起動されると、GPSセンサ等をONにして、交通渋滞予測サーバシステム3に対して、例えば、ユーザーのサービス加入状態を識別するID(以下、「ユーザーID」ともいう)及びパスワードを用いてログイン処理を実行するとともに、センサ部23により算出した携帯端末2の現在位置情報、及び計時部(図示せず)から取得した現在時刻情報等を交通渋滞予測サーバシステム3に送信する。なお、ユーザーにより、携帯端末2の交通渋滞予測表示アプリケーションの稼働を終了させることで、交通渋滞予測表示アプリケーションはその機能を停止する。
位置情報更新部202は、定期的に、ユーザーID、センサ部23により算出した携帯端末2の現在位置情報、進行方向、及び計時部(図示せず)から取得した現在時刻情報等を交通渋滞予測サーバシステム3に送信する。
なお、携帯端末2の現在位置情報等の取得時間間隔及び複数個まとめてバースト送信する場合の一度に送信する個数等については、予め設定することができる。
また、渋滞回避ルートのコース取りの処理、及びリコメンドサービス処理についても、車載ナビゲーション装置1の対応する処理と同じであり、説明を省略する。
<交通渋滞予測サーバシステム3>
図4に示すように、交通渋滞予測サーバシステム3は、少なくとも、制御部30と、記憶部31と、通信部32とを、さらに必要に応じて表示部34と、入力部35を備えている。
詳細については、後述する。
なお、交通情報センタ等から受信する交通情報を当該交通情報を受信した記録時刻とともに記憶することができる。交通情報には、例えばリンク毎の走行車両数、走行所要時間、渋滞情報、交通規制情報、天候情報等の移動コストを左右する要素が含まれる。また、リンクの過去の交通情報等も記録することができる。
ここで、メッシュ領域の大きさとしては、例えば、各辺の長さが10kmとなる区画(以下「大メッシュ領域」という)、大メッシュ領域の1/4の面積(大メッシュ領域の各辺の長さの1/2)となる区画(以下「中メッシュ領域」という)、及び大メッシュ領域の1/16の面積(大メッシュ領域の各辺の長さの1/4)となる区画(以下「小メッシュ領域」という)等、複数種類のメッシュ領域を設定することができる。
また、メッシュ領域の大きさについては、道路の種類(一般道、高速道等)に応じて適宜設定することができる。
ナビゲーション情報エリア312には、メッシュ地図情報を、メッシュ領域の大きさ毎にそれぞれ記憶する。
したがって、道路走行中の各車両の位置情報(緯度及び経度)に基づいて、各車両の位置するメッシュ領域を判別することができる。
また、前記走行車両データエリア313には、プローブカーから、一定の時間毎、一定の走行区間毎に送られてくる当該プローブカーの位置情報(緯度及び経度)、時刻情報、交通情報、走行履歴、走行速度等のプローブデータも格納される。
なお、通信部32は、プローブ機の搭載された、複数の車両(プローブカー)からアップロードされるプローブデータを受信するようにしてもよい。また、プローブデータは、道路走行中の各プローブカーから定期的にアップロードされるプローブデータを受信する別のサーバ(FCDサーバシステム)から受信するようにしてもよい。
図4に示すように、制御部30は、ログイン処理部301と、現在位置情報処理部302と、車両移動方向推定部303と、渋滞停止車両判定部304と、渋滞停止車両台数算出部305と、渋滞脱出ベクトル算出部306と、渋滞停止車両予測部307と、渋滞度予測部308と、渋滞予測表示情報生成部309と、を備える。
また、制御部30は交通渋滞予測のための各プログラムを実行することによって、交通渋滞予測サーバシステム3に、ログイン処理ステップ、現在位置情報処理ステップ、車両移動方向推定ステップ、渋滞停止車両判定ステップ、渋滞停止車両台数算出ステップ、渋滞脱出ベクトル算出ステップ、渋滞停止車両予測ステップ、渋滞度予測ステップ、渋滞予測表示情報生成ステップを備える方法(以下、「交通渋滞予測制御ステップ」と総称する)を実行させる。
まず、処理群Aの備える各処理部の機能について説明する。前述したように、処理群Aは、ログイン処理部301と、現在位置情報処理部302と、車両移動方向推定部303と、を備える。
ログイン処理部301は、走行中の車両、例えば車両の携行する車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2からのログイン処理を実行して、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2と接続処理を行うとともに、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2から送信される位置情報、時刻情報、進行方向、及び目的地情報等を管理するための車両走行データレコードを、車両毎に、具体的にはユーザーIDや車両ID毎に作成して、走行車両データエリア313に記憶する。また、地磁気センサ、ジャイロセンサ等の各センサ類の情報を受信してもよい。車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2がナビゲーション機能を備えており、さらに目的地が設定されている場合には、目的地情報を受信する。
現在位置情報処理部302は、車載ナビゲーション装置1から定期的に送信される現在位置情報、時刻情報、車両の進行方向等、及び携帯端末2から定期的に送信される現在位置情報、時刻情報、携帯端末2の進行方向等を、車両毎に、具体的にはユーザーIDや車両ID毎にそれぞれ前述した車両走行データレコードに追加更新する。
また、車両が目的地に到着してから、イグニッションスイッチがオフ(エンジン停止)されるまでの間、又はユーザーにより、携帯端末2の交通渋滞予測表示アプリケーションの稼働を開始させてから終了させるまでの間、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2から、送信される現在位置情報、時刻情報、車両の進行方向等を車両走行データレコードに追加更新する。
なお、プローブカーからアップロードされるプローブデータについても、現在位置情報処理部302により、記憶部31の走行車両データエリア313にプローブカー毎に時系列的に記憶するようにしてもよい。
車両移動方向推定部303は、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2から通信部32を介して受信する車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2の位置情報及び時刻情報に基づいて、車両の移動方向を推定する。
車両移動方向推定部303は、時系列的な位置情報、又は地磁気センサ、ジャイロセンサ等の各センサ類の情報、さらに目的地情報等を加味して、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2の移動方向を推定するようにしてもよい。
次に、処理群Bの備える各処理部の機能について説明する。前述したように、処理群Bは、渋滞停止車両判定部304と、渋滞停止車両台数算出部305と、渋滞脱出ベクトル算出部306と、渋滞停止車両予測部307と、を備える。
渋滞停止車両判定部304は、道路を走行中の各走行車両からアップロードされる車両識別情報、位置情報、時刻情報等を含む走行車両データに基づいて、地図上の各メッシュ領域内で渋滞に巻き込まれている車両(以下「渋滞停止車両」という)を定期的に判定する。なお、渋滞停止車両判定部304には、渋滞に巻き込まれているか否かを判定するための車両速度閾値及びその継続時間閾値を予め設定する。
なお、渋滞と感じる速度域は様々であり、一般的には都市部より郊外の方がより高い速度域で渋滞と感じる傾向がある。また、一般の道路より高速道路の方がより高い速度域で渋滞と感じる傾向がある。したがって、渋滞に巻き込まれていると判定する「渋滞停止」のための速度域は地域や国等によって変化させたり、また一般道と高速道路で変化させることが望ましい。
同様に、渋滞停止車両が渋滞から抜け出したと判定するための車両速度閾値(以下「第2車両速度閾値」という)を、例えば、地域や国等、また一般道路及び高速道路等で異なる値を設定することができる。
また、渋滞停止車両判定部304は、渋滞停止車両を定期的に判定するサイクルとして、サイクル時間を予め設定する。以下の説明においては、サイクル時間を15分とするが、サイクル時間は、この数字に限定されるものではなく、任意に設定することが可能である。
逆に、渋滞停止車両判定部304は、各メッシュ領域毎に、定期的(15分毎)に、渋滞停止車両と判定された車両が、そのまま前述したサイクル時間(例えば15分間)を経過するか、又は時速が第2車両速度閾値60km/h以上になった場合、渋滞から一旦抜け出したと判断する。ただし、当該渋滞停止車両から、走行車両データを受信しているにも関わらず、サイクル時間(例えば15分間)以上渋滞停止状態にある場合、再度渋滞停止状態と判断して、渋滞停止車両として判定する。また、速度0km/hでサイクル時間(例えば15分間)以上停止している場合は、純粋な停止として扱い、渋滞停止車両としてカウントしない。
なお、渋滞停止車両判定部304において、15分以上渋滞停止状態と判定された渋滞停止車両の移動速度は、0km/hとして算定する。このように、渋滞停止車両は、15分経過しても渋滞停止状態が継続する場合には、強制的に移動速度をゼロにする。そうすることで、15分以上経過する渋滞停止車両が増えるにしたがって、移動速度は全体的に遅くなる。
渋滞停止車両台数算出部305は、定期的(例えば15分毎)に、各メッシュ領域毎に、渋滞停止車両判定部304により渋滞停止車両と判定された渋滞停止車両の台数(以下、「渋滞量」ともいう)を合計する。
渋滞脱出ベクトル算出部306は、各メッシュ領域内において、渋滞停止車両判定部304により渋滞停止状態と判定された各渋滞停止車両の経度方向(東)の移動速度及び緯度方向(北)の移動速度をそれぞれ合計することで、各領域内における渋滞停止車両全体の経度方向(東)の移動速度及び緯度方向(北)の移動速度の合計値を算出する。
なお、前述したように、渋滞停止車両は、15分経過しても渋滞停止状態が継続する場合には、当該渋滞停止車両の移動速度はゼロとされる。
こうして算出された経度方向(東)の移動速度及び緯度方向(北)の移動速度の合計値を渋滞停止車両数で割った値を、各メッシュ領域からの経度方向(東)の渋滞脱出速度及び緯度(北)方向の渋滞脱出速度という。
例えば、ある領域における渋滞停止車両数が20台として、渋滞停止車両の経度方向の移動速度及び緯度方向の移動速度の合計を渋滞停止車両数で割った値をそれぞれ右(東)の方向に10km/h、南(下)の方向に10km/hとすると、渋滞台数20台、渋滞脱出速度は、右(東)へ10km/h、下(南)へ10km/h(北へマイナス10km/hともいう)ということができる。
このように算出された、渋滞量、経度方向(東)の渋滞脱出速度及び緯度(北)方向の渋滞脱出速度を、各メッシュ領域及び算出時刻に対応づけて記憶部31(渋滞予測情報記憶エリア314)に記憶する。
なお、メッシュ領域のIDとして、例えば、各メッシュ地図情報における各メッシュ領域の中心位置(又は、各メッシュ領域に含まれる位置)となる緯度及び経度を、採用することができる。そうすることで、メッシュ地図情報のIDと合わせることで、記憶部31のナビゲーション情報エリア312に記憶される各メッシュ地図情報の各メッシュ領域を識別することができる。
渋滞停止車両予測部307は、予想起点時刻から例えば一定時間(又は分)経過後における各メッシュの渋滞状況を、例えばランダムフォレストにより次のように予測することができる。
ここで、ランダムフォレストとは、弱学習器を決定木(デシジョンツリー)とするバギングであり、決定木を用いた集団学習アルゴリズムの1つである。ランダムフォレストでは、大量の決定木を作成して、それぞれの決定木が出した答えを多数決し、最も支持の多かったクラスに分類する、つまり個々の決定木による出力の最頻値を最終的な出力値とすることで解を得るものである。
これは、各メッシュ領域の左右上下に隣接する4つのメッシュ領域(以下、「隣接メッシュ領域」ともいう)を加えた5メッシュ領域分の予想起点時刻における渋滞停止車両数、渋滞脱出方向及び渋滞脱出速度に基づいて、一定時間(又は分)経過後の当該メッシュ領域(以下、「中央メッシュ領域」ともいう)における渋滞停止車両台数と、渋滞からの脱出方向と脱出速度を予測するというものである。
例えば、左隣接メッシュ領域との関係を学習することで作成される決定木の一例としては、次のような決定木が挙げられる。
最初に、中央メッシュ領域の左隣接メッシュ領域の渋滞停止車両数が多いかどうかにより、最初の分岐をする。
左隣接メッシュ領域の渋滞停止車両数が少ない場合、中央メッシュ領域の渋滞停止車両数は無変化とする。
左隣接メッシュ領域の渋滞停止車両数が多い場合、左隣接メッシュ領域における渋滞脱出ベクトルが中央メッシュ領域向きになっているかどうかにより、2番目の分岐をする。
左隣接メッシュ領域における渋滞脱出ベクトルが中央メッシュ領域向きになっている場合、中央メッシュ領域の渋滞停止車両数が大幅増加になるとする。
左隣接メッシュ領域における渋滞脱出ベクトルが左向き(中央メッシュ領域とは逆向き)になっている場合、又は、どちら向きともいえない場合、中央メッシュ領域の渋滞停止車両数は、少し増加になるとする。
そうすることで、渋滞停止車両予測部307は、全てのメッシュ領域毎に、まわり5マスのデータ(渋滞停止車両数、及び渋滞脱出ベクトル)に基づいて、生成した複数の決定木の各決定木毎に、中央メッシュ領域における渋滞停止車両数、及び渋滞脱出ベクトルを算出し、各決定木毎に算出した、中央メッシュ領域における渋滞停止車両数、及び渋滞脱出ベクトルの平均値から各中央メッシュ領域における渋滞停止車両数、及び渋滞脱出ベクトルを求めることができる。
これを全てのメッシュ領域に関して、それぞれのメッシュ領域を中央メッシュ領域として実施することで、一定時間(又は分)経過後における各メッシュ領域における渋滞停止車両台数、及び渋滞脱出ベクトルを予測することができる。
以下、簡単のため、中央メッシュ領域の左側に位置するメッシュ領域を左側隣接メッシュ領域、右側に位置するメッシュ領域を右側隣接メッシュ領域、上側に位置するメッシュ領域を上側隣接メッシュ領域、下側に位置するメッシュ領域を下側隣接メッシュ領域という。
図10の(A)に示すように、予想起点時刻における中央メッシュ領域の渋滞停止車両台数を60台、経度方向(東)の渋滞脱出速度を0km/h、緯度(北)方向の渋滞脱出速度を0km/s、左側隣接メッシュ領域の渋滞停止車両台数を30台、経度方向(東)の渋滞脱出速度を20km/h、緯度(北)方向の渋滞脱出速度を0km/s、右側隣接メッシュ領域の渋滞停止車両台数を30台、経度方向(西)の渋滞脱出速度を20km/h、緯度(北)方向の渋滞脱出速度を0km/s、上側隣接メッシュ領域の渋滞停止車両台数を40台、経度方向(東)の渋滞脱出速度を0km/h、緯度(北)方向の渋滞脱出速度を20km/s、下側隣接メッシュ領域の渋滞停止車両台数を20台、経度方向(東)の渋滞脱出速度を10km/h、緯度(南)方向の渋滞脱出速度を30km/sとする。
渋滞停止車両予測部307は、生成した複数の決定木の各決定木毎に算出した、中央メッシュ領域における渋滞停止車両数、及び渋滞脱出ベクトルの平均値から各中央メッシュ領域における渋滞停止車両数、及び渋滞脱出ベクトルを求める。このようにして、図10の(B)に示す、中央メッシュ領域における渋滞停止車両数、及び渋滞脱出ベクトルを予測することができる。
渋滞停止車両予測部307は、全てのメッシュ領域に関して、それぞれのメッシュ領域を中央メッシュ領域として、複数の決定木毎に算出した値の平均値を算出することで、一定時間(又は分)経過後における各メッシュ領域における渋滞停止車両台数、各メッシュ領域からの渋滞脱出方向及び渋滞脱出速度を予測することができる。
以下同様にして、渋滞停止車両予測部307は、一定時間(又は分)経過後の時刻を予想起点時刻とした場合の各メッシュ領域における一定時間(又は分)経過後の渋滞停止車両台数、経度方向(東)の渋滞脱出速度、及び緯度(北)方向の渋滞脱出速度を予測することができる。このように処理を繰り返すことで、渋滞停止車両予測部307は、各メッシュ領域における近未来の一定時間経過後(複数)の渋滞予測情報を算出することができる。渋滞停止車両予測部307は、各メッシュ領域における近未来の一定時間経過後(複数)の渋滞予測情報(渋滞量、経度方向(東)の渋滞脱出速度及び緯度(北)方向の渋滞脱出速度)を、各メッシュ領域及び現時点の時刻に対応づけて記憶部31(渋滞予測情報記憶エリア314)に記憶する。なお、繰り返し数は、予め設定することができる。
例えば、統計学的手法の1つでモデル内の変数の自己ラグを含んで推計するモデルであるVAR(Vector Auto Regressive)モデルを用いることもできる。
最後に、処理群Cの備える処理部の機能について説明する。前述したように、処理群Cは、渋滞度予測部308と、渋滞予測表示情報生成部309と、を備える。
渋滞度予測部308は、記憶部31(渋滞予測情報記憶エリア314)に記憶された、各メッシュ領域における現時点の渋滞情報及び近未来の一定時間経過後(複数)の渋滞予測情報(渋滞停止車両台数、経度方向(東)の渋滞脱出速度、及び緯度(北)方向の渋滞脱出速度)に基づいて、各メッシュ領域の渋滞度を予測する。
より具体的には、渋滞度予測部308は、渋滞停止車両予測部307により予測された一定時間後の各メッシュ領域における渋滞停止車両台数の予想起点時刻における車両走行データを送信している走行車両の全台数に対する割合(%)(以下「渋滞停止車両割合」という)に関する閾値(以下「渋滞度ランク付け閾値」という)を予め設定しておき、当該閾値に基づいて各メッシュ領域における渋滞度のランク付けを行う。
なお、これらの閾値は、任意の値を設定することができる。例えば、渋滞度を5段階に分けてもよい。
渋滞度予測部308は、車両移動方向推定部303により推測された、自車両の進行方向(正確には、自車両の携行する車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2の進行方向)により補正することが好ましい。
例えば、渋滞度予測部308は、自車両の移動方向及び渋滞停止車両予測部307により予測された一定時間後の各メッシュ領域からの脱出方向に基づいて、前記車両から見た、一定時間後における各メッシュ領域の渋滞度を予測することが好ましい。
より具体的には、各メッシュ領域における渋滞脱出方向が、自車両の進行方向を含む一定角度(例えば、120度)から外れる場合に、自車両の進行方向を含む一定角度が、各メッシュ領域における渋滞脱出方向が自車両の進行方向を含む一定角度の範囲内にある場合と比較して、渋滞度が少なくなるように補正することが好ましい。より具体的には、渋滞度から1をマイナスすることで、補正することができる。なお、渋滞度1の場合は、渋滞度1のままとする。
図11は、経度方向(東)の渋滞脱出方向、及び緯度(北)方向の渋滞脱出方向ともに、自車両の進行方向を含む一定角度(例えば、120度)の範囲内に含まれることを表している。この場合、渋滞度予測部308は、渋滞度の補正は行わない。
これに対して、図12は、経度方向(東)の渋滞脱出方向が自車両の進行方向を含む一定角度(例えば、120度)から外れていることを表している。この場合、渋滞度予測部308は、例えば、渋滞度から1をマイナスするといった渋滞度の補正を行う。
こうすることで、渋滞度予測部308は、渋滞の方向とは逆方向に自車両を移動させている場合には、渋滞の方向と同じ方向に自車両を移動させている場合と比較して、渋滞度を小さくすることができ、実際に自車両の渋滞に巻き込まれる可能性をより正確に表すことができる。
渋滞予測表示情報生成部309は、渋滞度予測部308により予測された一定時間後の各メッシュ領域における渋滞度に応じて、各メッシュ領域に例えば色付けを行ったうえで、通信部32を介して車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2に配信する。
第1実施形態では、渋滞予測表示情報生成部309は、一定時間経過後(複数)の渋滞度について、各メッシュ領域毎に「青」、「黄色」、「赤」のように地図上に色を重畳表示する渋滞表示情報を生成する。
そうすることで、ユーザーはメッシュ領域で区切られた各エリアの渋滞状況の概況を直感的に把握することができ、前述したように(図9参照)例えば渋滞にある程度巻き込まれても直線的なルートを選択するか、渋滞を避けて遠回りをするべきかを把握することができる。
このような表示は、生活圏内等、ユーザーにとってある程度土地勘のある地域に特に有効である。一般的に、ユーザーがカーナビゲーション装置が装着された車両に乗車した際に目的地設定をしルート案内を受けることは乗車時間の10%程度と言われている。このことは、カーナビゲーション装置に渋滞予測機能による渋滞を避けた案内機能が装備されていたとしても、ほとんどの時間はその機能の恩恵にあずかれないことを示している。このように、本発明では、ユーザーが目的地設定をせずとも、渋滞予測が可能となる。
具体的には、交通渋滞予測サーバシステム3は、近未来に渋滞を予測した場合に、予定よりも早く出かけることをユーザーに対してリコメンドすることを、車載ナビゲーション装置1に送信することができる。そうすることで、近未来にユーザーが渋滞に遭わずに済むことを可能とすることができる。
また、交通渋滞予測サーバシステム3は、近未来において、絶対に渋滞に巻き込まれることを予測した場合に、休憩又は時間つぶしすることをユーザーに対してリコメンドすることを、車載ナビゲーション装置1に送信することができる。そうすることで、近未来にユーザーが渋滞を避けることが可能となる。
交通渋滞予測サーバシステム3は、処理群Aとして、ルート設定部(図示せず)及びルート通知部(図示せず)を備えるようにしてもよい。
ルート設定部は、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2から、目的地の位置情報を受信したことに応答して、当該位置情報を目的地として設定して、車両の現在位置から目的地までのルート情報を算出する。ルート情報の算出に際しては、記憶部31のナビゲーションエリア312に記憶されている交通情報や地図情報を用いて、到着時刻や有料道路の使用有無等の各種条件を加味したうえで最適なルートを算出する。
ルート通知部は、通信部32を介して、ルート設定部により算出されたルート情報を車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2に送信する。
そうすることで、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2は、ルート案内部105又はルート案内部205により、受信したルート情報に基づいてルート案内をする。
本発明の交通渋滞予測システム100の各機能部の実施形態を、車両に搭載される車載ナビゲーション装置1、携帯端末2、及び交通渋滞予測サーバシステム3の構成に基づいて説明した。しかしながら、本発明の交通渋滞予測サーバシステム3の備える各機能部の実施形態は、1台のコンピュータでも、1箇所にある又は数箇所に分散され、通信ネットワークによって相互接続された多数のコンピュータでも分散して実行するように展開できる。また、クラウド上の複数の仮想コンピュータを用いて構成することもできる。
交通渋滞予測サーバシステム3の備える各機能は、どのコンピュータでも実行することが可能である。したがって、交通渋滞予測サーバシステム3の備える各機能をどのコンピュータに割り振るか、については、当業者が適宜設計できる。
例えば、処理群A(ログイン処理部301、現在位置情報処理部302、車両移動方向推定部303)と処理群C(渋滞度予測部308、渋滞予測表示情報生成部309)、を1つのサーバ(交通渋滞予測情報提供フロントサーバ)とし、処理群B(渋滞停止車両判定部304と、渋滞停止車両台数算出部305と、渋滞脱出ベクトル算出部306と、渋滞停止車両予測部307)を別のサーバ、例えばFCDサーバシステムとしてもよい。
また、交通渋滞予測サーバシステム3を、例えば、Webサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバと複数のサーバから構成されるサーバシステムとしてもよい。
以上、交通渋滞予測システム100の構成について説明した。続いて、交通渋滞予測システム100の動作について車載ナビゲーション装置1を例として説明する。図13A、図13Bは、交通渋滞予測システム100の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
ステップS101において、車載ナビゲーション装置1は、運転者により車両のイグニッションスイッチがオン(エンジンを始動)にされることによって自動起動し、車載ナビゲーション装置1(接続処理部101)は、交通渋滞予測サーバシステム3に車両ID及びパスワードを用いてログイン要求(接続要求)を送信し、車両の現在位置及び現在時刻等を送信する。
なお、接続処理部101が、交通渋滞予測サーバシステム3に対して、ログイン処理要求をした際に、渋滞情報配信をオンにするようにデフォルト設定されている場合には、ステップS102は省略される。
このように算出された、各メッシュ領域における渋滞量、経度方向(東)の渋滞脱出速度及び緯度(北)方向の渋滞脱出速度を、メッシュ地図情報の識別情報、各メッシュ領域の識別情報及び算出時刻に対応づけて記憶部31(ナビゲーション情報エリア312)に記憶する。
その後、ステップS302に戻る。
その後、ステップS103に戻る。
ステップS101において、車載ナビゲーション装置1は、運転者により車両のイグニッションスイッチがオン(エンジンを始動)にされることによって自動起動し、車両の現在位置及び現在時刻等をナビゲーション用サーバシステム3に送信するのに対して、携帯端末2は、当該携帯端末2の現在位置及び現在時刻等をナビゲーション用サーバシステム3に送信する点で異なる。
これらの動作以外については、前述したステップにおいて、車載ナビゲーション装置1を携帯端末2に読み替えることで、携帯端末2の場合の交通渋滞予測システム100の動作を説明することができる。
第1実施形態においては、交通渋滞予測サーバシステム3における、車両移動方向推定部303が車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2の時刻情報及び位置情報等に基づいて、自車両の移動方向を推定し、渋滞度予測部308が、渋滞停止車両予測部307により予測された一定時間後の各メッシュ領域における渋滞停止車両台数、経度方向(東)の渋滞脱出速度、及び緯度(北)方向の渋滞脱出速度に基づいて、各メッシュ領域の渋滞度を予測し、さらに、自車両の進行方向により各メッシュ領域の渋滞度を補正し、渋滞予測表示情報生成部309が、渋滞度予測部308により予測された一定時間後の各メッシュ領域における渋滞度に応じて、各メッシュ領域に色付けを行うとともに、表示Aの後は一定時間(又は分)経過後の渋滞状況を示す表示Bに、その後さらに一定時間(又は分)経過後の渋滞状況を示す表示Cへと変化させ、その後表示Aに戻る、という表示動作を繰り返す渋滞予測表示情報を生成して、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2に配信した。
これに対して、別の実施形態として、交通渋滞予測サーバシステム3が、車両移動方向推定部303、渋滞度予測部308、及び渋滞予測表示情報生成部309を備えるかわりに、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2が、車両移動方向推定部303の機能、渋滞度予測部308の機能、及び渋滞予測表示情報生成機能を備えるようにしてもよい。
図14に示すように、第2実施形態においては、車載ナビゲーション装置1は、さらに、車載ナビ_車両移動方向推定部111、車載ナビ_渋滞度予測部112、及び車載ナビ_渋滞予測表示情報生成部113を備える。同様に、図15に示すように、携帯端末2は、さらに、携帯端末_車両移動方向推定部211、携帯端末_渋滞度予測部212、及び携帯端末_渋滞予測表示情報生成部213を備える。
車載ナビ_車両移動方向推定部111は、時系列的な位置情報(緯度及び経度)、又は地磁気センサ、ジャイロセンサ等の各センサ類の情報、さらに目的地情報等を加味して、車載ナビゲーション装置1の移動方向を推定するようにしてもよい。
そうすることで、車載ナビ_渋滞度予測部112は、交通渋滞予測サーバシステム3の渋滞度予測部308と同様の処理を行うことで、各メッシュ領域における現時点の渋滞度及び近未来の一定時間経過後(複数)の渋滞度を算出することができる。
(1)上記第1実施形態の交通渋滞予測システム100では、交通渋滞予測サーバシステム3は、地図上に設定されたメッシュ領域毎に現時点の渋滞情報及び近未来の一定時間経過後(複数)におけるメッシュ領域毎の渋滞状況を時系列的に面的に予測することで、具体的にどの地域が混んでいるのか、また今後混むのか、を予測することが可能となる。また、ユーザーの生活圏内等で目的地を設定していないときに渋滞予測することを可能とする。また、前述した、ただ統計値をそのまま当てはめる場合より、更なる渋滞予知精度の向上が見込まれる。また、突発的な車両の増加に起因する渋滞を予測することも可能となる。
そうすることで、交通渋滞予測サーバシステム3は、目的地を設定せずに、自車両の進行方向と、渋滞の脱出方向と、を加味して、一定時間後の各メッシュ領域における渋滞度の予測が可能となる。
そうすることで、交通渋滞予測サーバシステム3は、渋滞とは逆方向に自車両を移動させている場合には、渋滞と同じ方向に自車両を移動させている場合と比較して、渋滞度を小さくすることができ、実際に自車両の渋滞に巻き込まれる可能性をより正確に予測することができる。
これにより、車載ナビゲーション装置1又は携帯端末2において、ユーザーの好みに応じたカスタマイズ(例えば、色)が容易になる。
換言すると、図2〜図4又は図14〜図16の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。すなわち、本発明の交通渋滞予測及び表示機能に関する一連の処理を全体として実行できる機能が交通渋滞予測システム100に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図2〜図4又は図14〜図16の例に限定されない。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組合せで構成してもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータであってもよい。
1 車載ナビゲーション装置
10 制御部
101 接続処理部
102 位置情報更新部
103 渋滞情報取得部
104 渋滞情報表示制御部
105 ルート案内部
111 車載ナビ_車両移動方向推定部
112 車載ナビ_渋滞度予測部
113 車載ナビ_渋滞予測表示情報生成部
11 記憶部
12 無線部
13 センサ部
14 表示部
15 入力部
2 携帯端末
20 制御部
201 接続処理部
202 位置情報更新部
203 渋滞情報取得部
204 渋滞情報表示制御部
205 ルート案内部
211 携帯端末_車両移動方向推定部
212 携帯端末_渋滞度予測部
213 携帯端末_渋滞予測表示情報生成部
21 記憶部
22 無線部
23 センサ部
24 表示部
25 入力部
3 交通渋滞予測サーバシステム
30 制御部
301 ログイン処理部
302 現在位置情報処理部
303 車両移動方向推定部
304 渋滞停止車両判定部
305 渋滞停止車両台数算出部
306 渋滞脱出ベクトル算出部
307 渋滞停止車両予測部
308 渋滞度予測部
309 渋滞予測表示情報生成部
31 記憶部
311 ユーザー情報エリア
312 ナビゲーション情報エリア
313 走行車両データエリア
314 渋滞予測情報記憶エリア
32 通信部
Claims (6)
- 車両による将来の交通渋滞を予測する交通渋滞予測装置であって、
前記交通渋滞予測装置は、
複数の車両から、各車両の位置情報及び時刻情報を定期的に受信する無線部と、
一定の区画に区切られた領域を有する地図を記憶する地図情報記憶部と、
制御部と、
を備え、
前記制御部は、
前記無線部で受信した各車両の時刻情報及び位置情報に基づいて前記地図の各領域内で渋滞に巻き込まれている渋滞停止車両を判定する渋滞停止車両判定部と、
前記地図の各領域毎に、前記渋滞停止車両判定部により渋滞に巻き込まれていると判定された渋滞停止車両の台数を算出する渋滞停止車両台数算出部と、
各領域内において、前記渋滞停止車両判定部により渋滞に巻き込まれていると判定された各渋滞停止車両の移動速度及び移動方向に基づいて、各領域からの脱出方向及び脱出速度を算出する渋滞脱出ベクトル算出部と、
各領域の各々について、前記渋滞停止車両台数算出部により算出された渋滞停止車両台数と、前記渋滞脱出ベクトル算出部により算出された各領域からの脱出方向及び脱出速度と、に基づいて、一定時間後の各領域における渋滞停止車両台数を予測する渋滞停止車両予測部と、
前記渋滞停止車両予測部により予測された一定時間後の各領域における渋滞停止車両台数に基づいて、各領域の渋滞度を予測する渋滞度予測部と、
を備え、ユーザーが目的地を設定することなく、渋滞予測情報を提供することを可能とすることを特徴とする交通渋滞予測装置。 - 前記制御部は、さらに、
車両とともに携行される無線端末装置から前記無線部を介して受信する前記無線端末装置の時刻情報及び位置情報に基づいて、前記車両の移動方向を推定する車両移動方向推定部を備え、
前記渋滞停止車両予測部は、さらに、
各領域の各々について、前記渋滞停止車両台数算出部により算出された渋滞停止車両台数と、前記渋滞脱出ベクトル算出部により算出された各領域からの脱出方向及び脱出速度と、に基づいて、一定時間後の各領域における渋滞からの脱出方向を予測し、
前記渋滞度予測部は、さらに、
前記車両移動方向推定部により推定した前記車両の移動方向及び前記渋滞停止車両予測部により予測された一定時間後の各領域からの脱出方向に基づいて、前記車両から見た、一定時間後における各領域の渋滞度を予測することを特徴とする請求項1記載の交通渋滞予測装置。 - 前記渋滞度予測部は、さらに、
前記渋滞停止車両予測部により予測された一定時間後の各領域からの脱出方向が、前記車両移動方向推定部により推定された前記車両の移動方向を含む一定角度から外れる場合、前記渋滞停止車両予測部により予測された一定時間後の各領域からの脱出方向が、前記車両移動方向推定部により推定された前記車両の移動方向を含む一定角度の範囲内となる場合よりも、渋滞度が少なくなるように補正したうえで、一定時間後における各領域の渋滞度を予測することを特徴とする請求項2記載の交通渋滞予測装置。 - 無線部と、一定の区画に区切られた領域を有する地図を記憶する地図情報記憶部と、制御部と、を備える交通渋滞予測装置が、車両による将来の交通渋滞を予測する交通渋滞予測方法であって、
前記制御部により、
複数の車両から、各車両の位置情報及び時刻情報を前記無線部を介して定期的に受信する受信ステップと、
前記受信ステップにより定期的に受信した各車両の時刻情報及び位置情報に基づいて前記地図の各領域内で渋滞に巻き込まれている渋滞停止車両を判定する渋滞停止車両判定ステップと、
前記地図の各領域毎に、前記渋滞停止車両判定ステップにより渋滞に巻き込まれていると判定された渋滞停止車両の台数を算出する渋滞停止車両台数算出ステップと、
前記地図の各領域毎に各領域内において、前記渋滞停止車両判定ステップにより渋滞に巻き込まれていると判定された各渋滞停止車両の移動速度及び移動方向に基づいて、各領域からの脱出方向及び脱出速度を算出する渋滞脱出ベクトル算出ステップと、
前記地図の各領域の各々について、前記渋滞停止車両台数算出ステップにより算出された渋滞停止車両台数と、前記渋滞脱出ベクトル算出ステップにより算出された各領域からの脱出方向及び脱出速度と、に基づいて、一定時間後の各領域における渋滞停止車両台数を予測する渋滞停止車両予測ステップと、
前記渋滞停止車両予測ステップにより予測された一定時間後の各領域における渋滞停止車両台数に基づいて、各領域の渋滞度を予測する渋滞度予測ステップと、
を備え、ユーザーが目的地を設定することなく、渋滞予測情報を提供することを可能とすることを特徴とする交通渋滞予測方法。 - 前記制御部は、さらに、
車両とともに携行される無線端末装置から前記無線部を介して前記無線端末装置の時刻情報及び位置情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにより受信した前記無線端末装置の時刻情報及び位置情報に基づいて、前記車両の移動方向を推定する車両移動方向推定ステップと、を備え、
前記渋滞停止車両予測ステップは、さらに、
前記地図の各領域の各々について、前記渋滞停止車両台数算出ステップにより算出された渋滞停止車両台数と、前記渋滞脱出ベクトル算出ステップにより算出された各領域からの脱出方向及び脱出速度と、に基づいて、一定時間後の各領域における渋滞からの脱出方向を予測し、
前記渋滞度予測ステップは、さらに、
前記車両移動方向推定ステップにより推定した前記車両の移動方向及び前記渋滞停止車両予測ステップにより予測された一定時間後の各領域からの脱出方向に基づいて、前記車両から見た、一定時間後における各領域の渋滞度を予測することを特徴とする請求項4記載の交通渋滞予測方法。 - 前記渋滞度予測ステップは、さらに、
前記渋滞停止車両予測ステップにより予測された一定時間後の各領域からの脱出方向が、前記車両移動方向推定ステップにより推定された前記車両の移動方向を含む一定角度から外れる場合、前記渋滞停止車両予測ステップにより予測された一定時間後の各領域からの脱出方向が、前記車両移動方向推定ステップにより推定された前記車両の移動方向を含む一定角度の範囲内となる場合よりも、渋滞度が少なくなるように補正したうえで、一定時間後における各領域の渋滞度を予測することを特徴とする請求項5記載の交通渋滞予測方法。
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