JP7091620B2 - コンピュータプログラム、走行道路判定方法、走行道路判定装置および車載装置 - Google Patents

コンピュータプログラム、走行道路判定方法、走行道路判定装置および車載装置 Download PDF

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Description

本発明は、コンピュータプログラム、走行道路判定方法、走行道路判定装置、車載装置およびデータ構造に関し、特に、車両が走行した道路を判定するコンピュータプログラム、走行道路判定方法、走行道路判定装置および車載装置、ならびに車両が走行した道路を判定する処理に用いられるプローブ情報のデータ構造に関する。
近年、走行している車両から収集した位置および時刻の情報であるプローブ情報に基づいて、車両の旅行時間を算出するシステムが開発されている。
このような旅行時間を算出するシステムにおいて、一般道路の走行車両のプローブ情報が高速道路の走行車両のプローブ情報に混入してしまうと、旅行時間を正確に算出することができず、旅行時間の精度が低下するという課題がある。
特に、一般道路と高速道路の並走路や、一般道路と高速道路のダブルデッキなどにおいては、双方の道路を走行する車両の位置が類似する。このため、上述の混入の可能性が高くなり、旅行時間の精度低下の原因となる。
このような課題に対し、従来、高速道路の走行車両と一般道路の走行車両とを識別するための方法が提案されている(例えば、特許文献1および2参照)。
つまり、特許文献1には、車両の走行速度が速度閾値以上であり、かつ近傍に位置する車両との相対速度が相対速度閾値以下の状態が所定時間以上継続した場合に、車両が高速道路を走行していると判定する方法が開示されている。
また、特許文献2には、車両の走行速度が速度閾値以上の状態が所定時間以上継続した場合に、車両が高速道路を走行していると判定する方法が開示されている。
特開平2-137095号公報 特開平5-157575号公報
特許文献1および2の方法では、いずれも、車両が高速道路を走行していると判定するためには、車両の走行速度が速度閾値以上である必要がある。
つまり、特許文献1および2の方法では、車両の走行速度が速度閾値未満の場合には高速道路を走行しているとは判定されない。このため、高速道路上で渋滞が発生して、車両の走行速度が速度閾値未満となった場合には、車両が高速道路を走行しているにもかかわらず、高速道路を走行しているとは判定されない。
このような問題は、高速道路において発生するものではなく、高速走行可能な自動車専用道路等の所定種別の道路においても発生する。
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することのできるコンピュータプログラム、走行道路判定方法、走行道路判定装置および車載装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することのできる処理に用いられるプローブ情報のデータ構造を提供することも目的とする。
上記目的を達成するために、本発明の一実施態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部と、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部として機能させる。
本発明の他の実施態様に係る走行道路判定方法は、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得するステップと、前記所定種別の道路の対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得するステップと、取得した前記過去車両のプローブ情報および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定するステップとを含む。
本発明の他の実施態様に係る走行道路判定装置は、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部と、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える。
本発明の他の実施態様に係る車載装置は、対象車両に設置され、前記対象車両の走行した道路を判定する車載装置であって、前記対象車両が所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である場合に、当該対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部と、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える。
本発明の他の実施態様に係るデータ構造は、車両のプローブ情報のデータ構造であって、前記車両の識別情報と、前記車両の通過位置の情報と、前記車両の前記通過位置の通過時刻の情報と、前記車両の走行した道路の種別情報と、前記種別情報の検証結果の情報とを含む。
なお、上記コンピュータプログラムは、CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができる。また、本発明は、走行道路判定装置または車載装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現したり、走行道路判定装置または車載装置を含むシステムとして実現することもできる。
本発明によると、車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
本発明の実施の形態1に係るプローブ情報収集システムの構成を示す図である。 本発明の実施の形態1に係る車載装置の構成を示すブロック図である。 プローブ情報生成部が生成したプローブ情報のデータ構造の一例を示す図である。 本発明の実施の形態1に係るサーバの構成を示すブロック図である。 確定プローブ情報のデータ構造の一例を示す図である。 プローブ情報が示す走行速度と、算出した平均走行速度との一例を示す図である。 対象プローブ情報取得部によるプローブ情報生成処理について説明するための図である。 対象プローブ情報取得部によるプローブ情報生成処理について説明するための他の図である。 プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 一般道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 一般道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 過去プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 過去プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 対象プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。 プローブ情報収集システムが実行する処理の流れを示すシーケンス図である。 判定処理(図15のS4)の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態2に係る車載装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態2に係るサーバの構成を示すブロック図である。 プローブ情報収集システムが実行する処理の流れを示すシーケンス図である。
[本願発明の実施形態の概要]
最初に本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
(1)本発明の一実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部と、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部として機能させる。
この構成によると、所定種別の道路の対象区間を走行した過去車両と、当該対象区間を走行した候補の対象車両との走行速度の類似度に基づいて、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かが判定される。例えば、所定種別の道路が高速道路の場合には、高速道路を走行する車両は、前方車両と一定の車間距離を取りながら、流れに沿って走行する。また、過去車両が渋滞発生区間で低速走行する場合には、対象車両も同様に渋滞発生区間において低速走行する。つまり、対象車両は過去車両と同様の走り方をする。このため、走行速度の類似度に基づいて判定処理を行うことにより、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
(2)好ましくは、前記判定部は、前記走行速度の類似度として、以下の(A)~(F)の少なくとも1つに基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する。
(A)前記過去車両および前記対象車両の走行速度のばらつき度合いの類似度
(B)前記過去車両および前記対象車両の走行速度の相関係数
(C)前記過去車両および前記対象車両の走行速度の相互相関関数値
(D)前記過去車両および前記対象車両の走行速度の差
(E)前記過去車両の走行速度に対する前記対象車両の走行速度の平均二乗誤差
(F)前記過去車両の走行速度に対する前記対象車両の走行速度の平均絶対誤差
この構成によると、過去車両および対象車両のプローブ情報を用いて、走行速度の類似度を正確に算出することができる。よって、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
(3)また、前記判定部は、さらに、前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定してもよい。
この構成によると、高速走行していた対象車両が渋滞区間に突入して低速走行に変化した場合や、渋滞区間を低速走行していた対象車両が渋滞区間から脱出して高速走行に切り替わった場合に、対象車両が所定種別の道路を走行したと判定することができる。
(4)また、前記判定部は、前記過去車両のプローブ情報と前記対象車両のプローブ情報とが重複する区間における、前記過去車両および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定してもよい。
この構成によると、一部の車両においてプローブ情報が欠落している区間のプローブ情報は用いずに、過去車両および対象車両のプローブ情報がすべて揃っている区間のプローブ情報を用いて対象車両の走行道路の判定処理が行われる。よって、当該区間において類似度を正確に算出することができ、これにより、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
(5)また、前記判定部は、さらに、前記過去車両のプローブ情報と前記対象車両のプローブ情報とが重複する区間における、前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定してもよい。
この構成によると、高速走行していた対象車両が渋滞区間に突入して低速走行に変化した場合や、渋滞区間を低速走行していた対象車両が渋滞区間から脱出して高速走行に切り替わった場合に、対象車両が所定種別の道路を走行したと判定することができる。
(6)また、前記第2取得部は、前記対象車両が前記対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に前記対象区間を走行した前記過去車両のプローブ情報を取得してもよい。
この構成によると、対象車両の対象区間の通過時刻と近い時刻に対象区間を通過した車両を過去車両とすることができる。過去車両についてこのような時間的な制約を設けない場合には、過去車両が対象区間を走行したとしても、同一の対象区間を走行した過去車両と対象車両との間の時間的な隔たりが大きい場合には過去車両と対象車両の走行環境が異なる場合が生じる。しかし、過去車両に時間的な制約を設けることによって、過去車両と対象車両の走行環境を類似させることができる。よって、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
(7)本発明の他の実施形態に係る走行道路判定方法は、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得するステップと、前記所定種別の道路の対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得するステップと、取得した前記過去車両のプローブ情報および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定するステップとを含む。
この走行道路判定方法は、上述のコンピュータプログラムによってコンピュータが機能する処理部に対応するステップを構成として含む。このため、上述のコンピュータプログラムと同様の作用および効果を奏することができる。
(8)本発明の他の実施形態に係る走行道路判定装置は、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部と、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える。
この走行道路判定装置は、上述のコンピュータプログラムによってコンピュータが機能する処理部を構成として備える。このため、上述のコンピュータプログラムと同様の作用および効果を奏することができる。
(9)本発明の他の実施形態に係る車載装置は、対象車両に設置され、前記対象車両の走行した道路を判定する車載装置であって、前記対象車両が所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である場合に、当該対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部と、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える。
この車載装置は、上述のコンピュータプログラムによってコンピュータが機能する処理部に対応する処理部を構成として備える。このため、上述のコンピュータプログラムと同様の作用および効果を奏することができる。
(10)本発明の他の実施形態に係るデータ構造は、車両のプローブ情報のデータ構造であって、前記車両の識別情報と、前記車両の通過位置の情報と、前記車両の前記通過位置の通過時刻の情報と、前記車両の走行した道路の種別情報と、前記種別情報の検証結果の情報とを含む。
この構成によると、プローブ情報のデータ構造に、車両の走行した道路の種別情報と、種別情報の検証結果の情報とが含まれる。これにより、プローブ情報を収集したサーバは、プローブ情報に示される道路の種別情報が検証済みか否かを判断することができる。検証済みの場合には、サーバが道路の種別情報の検証処理をする必要がないため、サーバの処理負荷を軽減することができる。また、サーバは、道路の種別情報が検証済みのプローブ情報を優先して、上述の過去車両のプローブ情報として利用してもよい。これにより、走行道路の判定処理の精度を向上させることができる。
(11)好ましくは、前記データ構造を有するプローブ情報は、上記コンピュータプログラムに記載の第1取得部が取得し、上記コンピュータプログラムに記載の判定部による判定処理に用いられ、前記検証結果の情報は、前記判定部による判定が行われたか否かを示す情報である。
この構成によると、過去車両の走行速度との比較が行われたか否かが、検証結果の情報に書き込まれる。よって、検証結果の情報は、プローブ情報に示される道路の種別情報が正確なものであるか否かを示すことができる。
[本願発明の実施形態の詳細]
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、特許請求の範囲によって特定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
また、同一の構成要素には同一の符号を付す。それらの機能および名称も同様であるため、それらの説明は適宜省略する。
(実施の形態1)
<プローブ情報収集システムの構成>
図1は、本発明の実施の形態1に係るプローブ情報収集システムの構成を示す図である。実施の形態1では、収集したプローブ情報から車両が走行した道路の種別を判定することのできるプローブ情報収集システムについて説明する。
図1を参照して、プローブ情報収集システム1は、サーバ10と、高速道路4または一般道路5を走行する車両3に設置された車載装置30とを備える。サーバ10と車載装置30とは、ネットワーク20を介して接続されている。
車載装置30は、車載装置30が設置された車両3の走行する位置および当該位置を通過した時刻の情報を少なくとも含むプローブ情報を、所定の距離間隔または所定の時間間隔で生成する。車載装置30は、生成したプローブ情報を、基地局21およびネットワーク20を介してサーバ10に送信する。なお、車載装置30は、車両3に設置される車載通信機などの専用装置であってもよいし、車両3の搭乗者が所持するスマートフォンなどの汎用装置であってもよい。
サーバ10は、例えば、交通管制センターなどに設置される。サーバ10は、車載装置30からプローブ情報を受信し、受信したプローブ情報に基づいて、車両3が走行した道路の種別を判定する。
図1に示すように、例えば、高速道路4と一般道路5とは平行に敷設されており、位置的に近い。このため、プローブ情報が示す位置情報のみに基づくと、高速道路4を走行する車両3のプローブ情報が、一般道路5を走行する車両3のプローブ情報と誤認識されたり、一般道路5を走行する車両3のプローブ情報が高速道路4を走行する車両3のプローブ情報と誤認識される場合がある。そこで、サーバ10は、プローブ情報が示す走行速度に基づいて、車両3が高速道路4および一般道路5のいずれの道路を走行したのかを判定する。判定処理の詳細については後述する。なお、サーバ10が判定対象とする道路は、高速道路4および一般道路5に限定されるものではなく、自動車専用道路などを含んでいてもよい。
<車載装置の構成>
図2は、本発明の実施の形態1に係る車載装置の構成を示すブロック図である。
図2を参照して、車載装置30は、GPS(Global Positioning System)受信機31と、速度センサ32と、方位センサ33と、加速度センサ34と、位置検出部35と、プローブ情報生成部36と、プローブ情報提供部37と、通信I/F(Interface)部38とを備える。
GPS受信機31は、GPS衛星から受信した電波に基づいて、車両3の位置を測位し、位置情報を出力する。車両3の位置情報は、車両3の緯度情報および経度情報を含む。ただし、車両3の位置を測位するための人工衛星はGPS衛星に限定されるものではなく、準天頂衛星などの測位に用いられる人工衛星であってもよい。この場合、GPS受信機31の代わりに、準天頂衛星システムの受信機が用いられる。
速度センサ32は、例えば、車両3の車輪の回転数を測定することにより、車両3の走行速度を計測、計測結果を出力する。ただし、走行速度の計測方法はこれに限定されるものではない。
方位センサ33は、例えば、磁気センサまたはジャイロセンサを含んで構成され、車両3の方位を計測し、計測結果を出力する。
加速度センサ34は、静電容量検出方式またはピエゾ抵抗方式などに従って、車両3の走行加速度を計測し、計測結果を出力する。
位置検出部35は、GPS受信機31、速度センサ32、方位センサ33および加速度センサ34の出力に基づいて、車両3の位置を検出する。例えば、位置検出部35は、GPS受信機31が位置情報を出力する場合には、当該位置情報が示す位置を車両3の位置として検出する。ただし、トンネル内などGPS衛星からの電波が妨害される場所においては、GPS受信機31が車両3の位置を測位できない場合がある。このような場合には、速度センサ32、方位センサ33および加速度センサ34の出力に基づいて、車両3の位置を補間して検出する。
プローブ情報生成部36は、位置検出部35が検出した車両3の位置の情報を含むプローブ情報を生成する。
図3は、プローブ情報生成部36が生成したプローブ情報のデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、プローブ情報40は、車載装置識別情報と、位置情報と、速度情報と、時刻情報とを含む。
車載装置識別情報は、車載装置30を識別するための情報であり、車載装置30にユニークに割り当てられた情報である。なお、車載装置識別情報の代わりに、車両3を識別する車両識別情報が用いられてもよい。
位置情報は、位置検出部35が検出した車両3の位置の情報である。
速度情報は、速度センサ32が計測した車両3の走行速度の情報である。
時刻情報は、位置検出部35が検出した車両3の位置を車両3が通過した時刻の情報である。
なお、車両3の走行速度は、車両3の位置および時刻から算出することができる。このため、速度情報がプローブ情報40に含まれていなくてもよい。
また、プローブ情報の送信元の識別が不要な場合には、車載装置識別情報が含まれていなくてもよい。
再度図2を参照して、プローブ情報提供部37は、プローブ情報生成部36が生成したプローブ情報を、通信I/F部38を介してサーバ10に送信する。
通信I/F部38は、無線でデータを送信するための通信インタフェースであり、例えば、通信I/F部38は、3GまたはLTE(Long Term Evolution)などの通信規格に従い、車載装置30と基地局21との通信のためのコネクションを確立する。通信I/F部38は、基地局21およびネットワーク20を介して、プローブ情報をサーバ10に送信する。
<サーバの構成>
図4は、本発明の実施の形態1に係るサーバの構成を示すブロック図である。
図4を参照して、サーバ10は、通信I/F部11と、プローブ情報受信部12と、記憶装置13と、対象プローブ情報取得部14と、過去プローブ情報取得部15と、判定部16とを備える。
通信I/F部11は、サーバ10をネットワーク20に接続するための通信インタフェースである。通信I/F部11は、ネットワーク20を介して、車載装置30が送信するプローブ情報を受信する。
プローブ情報受信部12は、通信I/F部11を介して、車載装置30からプローブ情報を受信する。プローブ情報受信部12は、受信したプローブ情報40を記憶装置13に記憶させる。
記憶装置13は、各種情報を記憶する。記憶装置13は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)などの磁気記憶装置や、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置により構成される。
記憶装置13は、例えば、プローブ情報40、地図データベース41および確定プローブ情報42を記憶する。
プローブ情報40は、上述したように、プローブ情報受信部12が車載装置30から受信したプローブ情報である。
地図データベース41は、車両3が走行可能なリンクの情報を含む地図情報である。なお、地図データベース41には、車両3が走行した道路種別の判定対象となるリンク(対象区間:図1)の情報も含まれる。
確定プローブ情報42は、後述する判定部16により高速道路4の対象区間を走行していると判定されたプローブ情報である。
対象プローブ情報取得部14は、第1取得部として機能し、高速道路4の対象区間(図1)を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報(以下、「対象プローブ情報」とも言う。)を、記憶装置13に記憶されたプローブ情報40の中から取得する。例えば、対象プローブ情報取得部14は、以下のような処理により、対象プローブ情報を取得する。つまり、対象プローブ情報取得部14は、記憶装置13に記憶された地図データベース41に基づいて、対象区間の終了地点を特定する。対象プローブ情報取得部14は、特定した対象区間の終了地点を基準として所定距離内の位置情報を有するプローブ情報をプローブ情報40の中から抽出することにより、対象区間の終点地点付近のプローブ情報を抽出する。対象プローブ情報取得部14は、抽出したプローブ情報40と同一の車載装置識別番号を有し、対象区間内の位置情報を有するプローブ情報をさらに抽出する。このような処理により、対象プローブ情報取得部14は、対象区間を走行した対象車両の一連のプローブ情報を取得することができる。
過去プローブ情報取得部15は、第2取得部として機能し、記憶装置13から確定プローブ情報42を読み出すことにより、高速道路4の対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報(以下、「過去プローブ情報」とも言う。)を取得する。なお、過去プローブ情報取得部15は、1台または複数台の過去車両についてプローブ情報を取得する。
好ましくは、過去プローブ情報取得部15は、対象車両が対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間(例えば、15分間)以内に対象区間を走行した過去車両のプローブ情報を取得する。具体的には、過去プローブ情報取得部15は、対象プローブ情報に基づいて、対象車両が対象区間の終了地点を通過した時刻を決定する。過去プローブ情報取得部15は、確定プローブ情報42のうち、決定した通過時刻から過去に遡って所定時間以内に対象区間の終了地点を通過した車両の確定プローブ情報42を特定する。過去プローブ情報取得部15は、特定した確定プローブ情報42を、過去プローブ情報として取得する。
判定部16は、対象プローブ情報取得部14が取得した対象プローブ情報と、過去プローブ情報取得部15が取得した過去プローブ情報とに基づいて、過去車両および対象車両の走行速度の類似度を算出する。判定部16は、算出した類似度に基づいて走行速度が類似していると判定される場合には、対象車両が高速道路4を走行したと判定し、走行速度が類似していないと判定される場合には、対象車両が高速道路4を走行していないと判定する。
なお、判定部16は、他の判定方法として、対象プローブ情報取得部14が取得した対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の平均走行速度、最高走行速度および最低走行速度を算出する。判定部16は、算出したこれらの走行速度に基づいて、対象車両が高速道路4を走行しているか否かを判定する。
判定部16による判定処理については後述する。
判定部16は、判定処理の結果、高速道路4を走行したと判定した対象プローブ情報を、確定プローブ情報42として、記憶装置13に記憶させる。
図5は、確定プローブ情報42のデータ構造の一例を示す図である。図5に示すように、確定プローブ情報42は、車載装置識別情報と、位置情報と、速度情報と、時刻情報と、道路種別情報と、検証結果情報とを含む。車載装置識別情報、位置情報、速度情報および時刻情報は、対象プローブ情報取得部14が取得した対象プローブ情報をコピーしたものである。
道路種別情報は、判定部16により対象車両が走行していると判定された道路の種別(高速道路または一般道路)を示す。
検証結果情報は、判定部16により対象車両が走行する道路種別の判定処理が実行されたか否かを示す情報である。例えば、判定処理が実行されたことを「1」で示し、実行されなかったことを「0」で示す。
<判定部16による対象車両が走行する道路種別の判定処理>
〔第1の判定処理〕
判定部16は、対象プローブ情報取得部14が取得した対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の平均走行速度を算出する。つまり、判定部16は、対象プローブ情報取得部14が取得した対象プローブ情報のうち、対象区間内の位置情報を有する対象プローブ情報が示す走行速度の平均を算出することで、平均走行速度を算出する。
図6は、プローブ情報が示す走行速度と、算出した平均走行速度との一例を示す図である。横軸は、対象区間の始点からの距離(m)を示し、縦軸は対象車両の走行速度(km/h)を示す。
図6を参照して、プローブ情報は、例えば、50m間隔で収集されているものとする。対象プローブ情報取得部14は、黒丸で示す対象車両の走行速度71の平均を算出することにより、平均走行速度vmeanを算出する。
ただし、通常は、全ての車両から50m間隔でプローブ情報を収集することは困難である。このため、プローブ情報が50m間隔で得られない場合には、対象プローブ情報取得部14は、以下の処理を行うことにより、50m間隔のプローブ情報を生成する。
図7は、対象プローブ情報取得部14によるプローブ情報生成処理について説明するための図である。ここでは、50m間隔のプローブ情報を生成する例について説明するが、プローブ情報の間隔は50mに限定されるものではない。
図7に示すように、対象プローブ情報取得部14は、対象区間の始端から等間隔(例えば、50m間隔)に補間地点を設定する。対象プローブ情報取得部14は、位置p1~p8において、プローブ情報を取得したものとする。各プローブ情報は、対象区間の始端からの当該位置までの通過時間と、対象区間の始端から当該位置までの距離を示しているものとする。例えば、対象車両が位置p1を通過した際に収集したプローブ情報は、対象区間の始端から位置p1までの通過時間が1秒であり、始端から位置p1までの距離は25mであることを示している。ただし、プローブ情報が示す通過時間および距離の起点は、上記始端に限定されるものではない。
対象プローブ情報取得部14は、各補間地点について、当該補間地点を挟む最近傍の位置のプローブ情報から走行速度71を算出する。例えば、補間地点Aを挟む最近傍の位置は、位置p1およびp2である。このため、対象プローブ情報取得部14は、位置p1およびp2のプローブ情報から、補間地点Aにおける対象車両の走行速度71を算出する。具体的には、対象プローブ情報取得部14は、補間地点Aにおける走行速度71を、(75m-25m)/(4s-1s)≒60km/hとして算出する。
同様に、補間地点BおよびCのそれぞれを挟む最近傍の位置は、位置p5およびp6である。このため、対象プローブ情報取得部14は、位置p5およびp6のプローブ情報から、補間地点BおよびCにおける対象車両の走行速度71を算出する。具体的には、対象プローブ情報取得部14は、補間地点BおよびCにおける走行速度71を、(310m-225m)/(20s-13s)≒44km/hとして算出する。
また、補間地点Dを挟む最近傍の位置は、位置p7およびp8である。このため、対象プローブ情報取得部14は、位置p7およびp8のプローブ情報から補間地点Dにおける対象車両の走行速度71を算出する。具体的には、対象プローブ情報取得部14は、補間地点Dにおける走行速度71を、(375m-340m)/(26s-23s)≒42km/hとして算出する。
なお、対象プローブ情報取得部14は、対象区間の始端および終端についても、補間地点と同様に、始端または終端を挟む最近傍のプローブ情報から、走行速度71を算出する。
図8は、対象プローブ情報取得部14によるプローブ情報生成処理について説明するための他の図である。
図7に示した例とは、取得されるプローブ情報が異なる。つまり、図8に示す例では、各プローブ情報は、対象区間の始端からの当該位置までの通過時間と、対象区間の始端から当該位置までの距離に加え、当該位置における対象車両の走行速度を示しているものとする。
対象プローブ情報取得部14は、各補間地点について、当該補間地点を挟む最近傍の位置のプローブ情報から走行速度71を算出する。例えば、対象プローブ情報取得部14は、位置p1およびp2のプローブ情報が示す走行速度から、補間地点Aの走行速度71を線形補間により算出する。具体的には、対象プローブ情報取得部14は、補間地点Aにおける走行速度71を、50km/h+(50m-25m)/(75m-25m)×(65km/h-50km/h)=57.5km/hとして算出する。
再度図4を参照して、判定部16は、算出した対象車両の平均走行速度vmeanが以下の式1を満たす場合には、対象車両が高速道路4を走行したと判定する。式1を満たす場合には、対象車両が対象区間を、一般道路5では走行できない走行速度で継続的に走行していると考えられるためである。なお、閾値80km/hは一例であり、高速道路4の法定最高速度等を基準として適宜設定される。
mean≧80km/h …(式1)
図9は、プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。横軸は、対象区間の始点からの距離(m)を示し、縦軸は対象車両の走行速度(km/h)を示す。
図9に示すように、対象車両が常に100km/h付近の走行速度で走行している場合には、式1を満たす。このため、判定部16は、対象車両が高速道路4を走行していると判定する。
〔第2の判定処理〕
図10は、プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。縦軸および横軸の意味は、図9と同様である。
図10に示すように、対象区間の始点から3000m付近まで高速走行していた対象車両が、渋滞等の影響により急激に走行速度を低下させた場合などには、第1の判定処理では、対象車両が高速道路4を走行したと判定することができない。このような場合であっても、対象車両が高速道路4を走行していると判定するために、判定部16は、以下に説明する判定処理を行う。
つまり、判定部16は、対象プローブ情報取得部14が取得した対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の最大走行速度vmaxおよび最小走行速度vminを算出する。
判定部16は、算出した対象車両の最大走行速度vmaxおよび最小走行速度vminが以下の式2を満たす場合には、対象車両が高速道路4を走行したと判定する。なお、閾値80km/hは一例であり、高速道路4の法定最高速度等を基準として適宜設定される。
max-vmin≧80km/h …(式2)
〔第3の判定処理〕
図11は、プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。縦軸および横軸の意味は、図9と同様である。
図11に示すように、対象区間の全ての地点において渋滞が発生しており、対象車両が常に低速走行しているような場合には、対象車両が高速道路4を走行したとしても、第1の判定処理および第2の判定処理では、対象車両が高速道路4を走行したと判定することができない。つまり、対象プローブ情報だけからは、高速道路4を走行したかを判定することができない。
図11に示した例以外にも、対象プローブ情報だけからは、高速道路4を走行したか一般道路5を走行したかを判別することができない場合がある。図12A~図12Cおよび図13A~図13Dを用いて一例を説明する。
図12Aおよび図12Bは、高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。図12Cは、一般道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。これらの図の縦軸および横軸の意味は、図9と同様である。
図12Aおよび図12Bに示す例では、対象車両が常に100km/h付近の走行速度で走行しており、式1により、対象車両は高速道路4を走行していると判定される。
一方、図12Cに示すように一般道路5を違法に高速走行する車両は式1を満たす場合があるため、一般道路5を走行しているにもかかわらず、高速道路4を走行していると誤判定される可能性がある。
しかし、一般道路5には交通信号機や脇道からの進入車両などが存在するため、車両が一時的に減速または停止する場合がある。つまり、高速道路4の走行車両と一般道路5の走行車両とでは走行速度が異なる。
図13A~図13Cは、高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。図13Dは、一般道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。これらの図の縦軸および横軸の意味は、図9と同様である。
図13A~図13Cに示すように、高速道路4で渋滞が発生して、車両の走行速度が上流に向かうに連れ減少している。このような場合には、式1および式2だけでは高速道路を走行していると判定されない場合がある。
一方、図13Dに示すように一般道路5を違法に高速走行する車両は式1を満たす場合があるため、一般道路を走行する車両が高速道路を走行する車両と判定される可能性がある。
しかし、高速道路4の走行車両と一般道路5の走行車両とでは走行速度が異なる。
そこで、判定部16は、対象プローブ情報と過去プローブ情報とに基づいて、対象車両と走行車両の走行速度の類似度を算出し、対象車両が高速道路を走行したか否かを判定する。より詳細には、対象車両の走行速度のばらつき度合い(標準偏差)と、過去車両の走行速度のばらつき度合い(標準偏差)との類似度(差)を算出し、対象車両が高速道路を走行したか否かを判定する。ただし、対象車両および過去車両の走行速度の類似度は、走行速度の標準偏差に基づいて算出されるものに限定されず、それ以外の走行速度の類似度を算出可能な値に基づいて算出されてもよい。
以下、第3の判定処理をより詳細に説明する。
≪重複区間の特定≫
まず、判定部16は、対象プローブ情報と過去プローブ情報とが重複する区間を特定する。
図14Aおよび図14Bは、過去プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。図14Cは、対象プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。これらの図の縦軸および横軸の意味は、図9と同様である。
図14A~図14Cを参照して、対象プローブ情報と過去プローブ情報とでプローブ情報の重複区間は距離1500m付近から距離5500m付近である。つまり、重複区間においては、全ての対象プローブ情報および過去プローブ情報の走行速度が揃っている。ここで、重複区間の距離をd(m)とする。
なお、判定部16は、プローブ情報の重複区間の特定処理の前処理として、プローブ情報の連続距離が所定の閾値よりも短いプローブ情報を、ノイズと見なして除去してもよい。これにより、短すぎる重複区間が特定されるのを防止し、その後の判定処理を高精度に行うことができる。
判定部16は、各プローブ情報に基づいて、重複区間の旅行時間を算出する。つまり、判定部16は、図14Aに示す重複区間の始点の通過時刻a1および終点の通過時刻b1を、過去プローブ情報から抽出し、過去車両の重複区間の旅行時間t1(=b1-a1)を算出する。なお、重複区間の始点または終点の位置情報を含むプローブ情報が存在しない場合には、近傍の位置情報を含むプローブ情報から、通過時刻を補間してもよい。
同様に、判定部16は、図14Bに示す重複区間の始点の通過時刻a2および終点の通過時刻b2を、過去プローブ情報から抽出し、過去車両の重複区間の旅行時間t2(=b2-a2)を算出する。
また、判定部16は、図14Cに示す重複区間の始点の通過時刻a3および終点の通過時刻b3を、対象プローブ情報から抽出し、対象車両の重複区間の旅行時間t3(=b3-a3)を算出する。
≪平均走行速度の算出≫
次に、判定部16は、対象車両とすべての過去車両について、以下の式3に従い、平均走行速度を算出する。
=d/t …(式3)
:平均走行速度 d:重複区間の距離 t:旅行時間
なお、対象車両の平均走行速度を、spresentとする。
また、判定部16は、過去車両の平均走行速度の代表値として、以下の式4に従い、過去車両の平均走行速度の平均spastを算出する。
Figure 0007091620000001
K:過去車両の台数 s:式3で算出された過去車両の平均走行速度
≪標準偏差の算出と比較≫
判定部16は、以下の式5に従い、対象車両の走行速度の標準偏差と、過去車両の走行速度の標準偏差とを、それぞれ算出する。
Figure 0007091620000002
N:対象プローブ情報または過去プローブ情報に含まれる対象区間内の走行速度の数
´:対象プローブ情報または過去プローブ情報に含まれる対象区間内の走行速度
:式3で算出された平均走行速度
図6に示した例によると、走行速度71が対象プローブ情報または過去プローブ情報に含まれる対象区間内の走行速度s´に相当し、平均走行速度72が平均走行速度sに対応する。
判定部16は、以下の式6Aおよび式6Bを満たすか否かを判定する。
Figure 0007091620000003
σpresent:対象車両の走行速度の標準偏差
σ:過去車両の走行速度の標準偏差
なお、過去車両の走行速度の標準偏差σは、過去車両の台数Kと同じ数だけ算出される。このため、式6Aおよび式6BもそれぞれK個ずつ生成される。
式6Aの対象車両の走行速度の標準偏差と過去車両の走行速度の標準偏差の差が、対象車両および過去車両の走行速度の類似度を示す。
判定部16は、算出したそれぞれK個 の式6Aおよび式6Bのうち、過半数の式6Aおよび式6Bの組が同時に満たされる場合には、対象車両が高速道路4を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路5を走行したと判定する。
<プローブ情報収集システムの処理の流れ>
図15は、プローブ情報収集システム1が実行する処理の流れを示すシーケンス図である。
車載装置30は、車両3の位置を検出する(S1)。
車載装置30は、検出した車両3の位置に基づいて、プローブ情報を生成する(S2)。
車載装置30は、生成したプローブ情報をサーバ10に送信し、サーバ10は、車載装置30からプローブ情報を受信する(S3)。サーバ10は、受信したプローブ情報40を記憶装置13に記憶させる。
サーバ10は、車載装置30から受信したプローブ情報に基づいて、対象車両が走行した道路の種別を判定する(S4)。
図16は、判定処理(図15のS4)の詳細を示すフローチャートである。
対象プローブ情報取得部14は、記憶装置13に記憶されたプローブ情報40の中から、対象プローブ情報を読み出すことにより、対象プローブ情報を取得する(S11)。
過去プローブ情報取得部15は、記憶装置13から確定プローブ情報42を読み出すことにより、確定プローブ情報42を過去プローブ情報として取得する(S12)。
判定部16は、過去プローブ情報取得部15が過去プローブ情報を取得したか否かを判定する(S13)。
過去プローブ情報を取得していれば(S13でYES)、判定部16は、対象プローブ情報と過去プローブ情報との重複区間を特定する(S14)。
図14A~図14Cに示したように重複区間が存在していれば(S15でYES)、判定部16は、対象車両の走行速度と過去車両の走行速度との類似度を算出する(S16)。つまり、本実施の形態では、判定部16は、上述の第3の判定処理で説明した式6Aに示す対象車両と過去車両の標準偏差の差と、式6Bに示す対象車両と過去車両の平均走行速度の差とを、走行速度の類似度として算出する。
判定部16は、算出した類似度に基づいて、対象車両と過去車両との走行速度が類似しているか否かを判定する(S17)。つまり、判定部16は、式6Aおよび式6Bを満たす対象車両と過去車両の組が過半数以上存在する場合に、対象車両と過去車両の走行速度が類似していると判定し、当該組が過半数以上存在しない場合には、対象車両と過去車両の走行速度が類似していないと判定する。
対象車両と過去車両の走行速度が類似していると判定した場合には(S17でYES)、判定部16は、対象車両が走行した道路は高速道路4であると判定する。また、判定部16は、対象プローブ情報に道路種別情報「高速道路」および検証結果情報「1」を加えたものを、確定プローブ情報42として記憶装置13に記憶させる(S18)。
対象車両と過去車両の走行速度が類似していないと判定した場合には(S17でNO)、判定部16は、対象車両が走行した道路は一般道路5であると判定する。また、判定部16は、対象プローブ情報に道路種別情報「一般道路」および検証結果情報「1」を加えたものを、確定プローブ情報42として記憶装置13に記憶させる(S23)。
過去プローブ情報取得部15が過去プローブ情報を取得できなかった場合(S13でNO)、または、対象プローブ情報と過去プローブ情報との重複区間が存在しないと判定された場合(S15でNO)には、対象車両と過去車両と走行速度を比較することができない。このため、対象プローブ情報取得部14は、上述した第1の判定処理および第2の判定処理に従い、対象車両のプローブ情報のみから、対象車両が走行した道路の種別を判定する。
つまり、判定部16は、対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の平均走行速度vmeanを算出する(S19)。
判定部16は、式1に従い、平均走行速度vmeanが閾値80km/hを超えるか否かを判定する(S20)。
平均走行速度vmeanが閾値80km/hを超えている場合には(S20でYES)、判定部16は、対象車両が走行した道路は高速道路4であると判定し、ステップS18の処理を実行する。
平均走行速度vmeanが閾値80km/h以下の場合には(S20でYES)、判定部16は、対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の最大走行速度vmaxおよび最小走行速度vminを算出する(S21)。
判定部16は、式2に従い、最大走行速度vmaxと最小走行速度vminの差が閾値80km/hを超えるか否かを判定する(S22)。
当該差が閾値80km/hを超えている場合には(S22でYES)、判定部16は、対象車両が走行した道路は高速道路4であると判定し、ステップS18の処理を実行する。
当該差が閾値80km/h以下の場合には(S22でNO)、判定部16は、対象車両が走行した道路は一般道路5であると判定し、ステップS23の処理を実行する。
<実施の形態1の効果>
以上説明したように、本発明の実施の形態1によると、高速道路4の対象区間を走行した過去車両と、当該対象区間を走行した候補の対象車両との走行速度の類似度に基づいて、対象車両が高速道路4を走行したか否かが判定される。具体的には、過去車両および対象車両の走行速度の標準偏差の類似度に基づいて、判定処理が行われる。同じ高速道路4を走行している場合には、対象車両は過去車両と同様の走り方をするため、走行速度の標準偏差も類似する。このため、走行速度の類似度に基づいて判定処理を行うことにより、対象車両が高速道路4を走行したか否かを正確に判定することができる。
なお、判定部16は、第3の判定処理を行う際に、一部の車両においてプローブ情報が欠落している区間のプローブ情報は用いずに、過去車両および対象車両のプローブ情報がすべて揃っている区間のプローブ情報を用いて対象車両が走行する道路の種別判定を行った。よって、類似度を正確に算出することができ、これにより、対象車両が高速道路4を走行したか否かを正確に判定することができる。
また、判定部16は、第2の判定処理に従って、対象車両の最大走行速度と最小走行速度の差から、対象車両が高速道路4を走行したか否かを判定することもできる。第2の判定処理によると、高速走行していた対象車両が渋滞区間に突入して低速走行に変化した場合や、渋滞区間を低速走行していた対象車両が渋滞区間から脱出して高速走行に切り替わった場合に、対象車両が高速道路4を走行したと判定することができる。
また、過去プローブ情報取得部51は、対象車両が対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に対象区間を走行した過去車両のプローブ情報を取得した。これにより、過去車両と対象車両の走行環境を類似させることができる。よって、対象車両が高速道路4を走行したか否かを正確に判定することができる。
なお、確定プローブ情報42には、車両の走行した道路の種別情報と、種別情報の検証結果の情報とが含まれる。これにより、プローブ情報を収集したサーバ10は、プローブ情報に示される道路の種別情報が検証済みか否かを判断することができる。検証済みの場合には、サーバ10が道路の種別情報の検証処理をする必要がないため、サーバ10の処理負荷を軽減することができる。また、サーバ10は、道路の種別情報が検証済みのプローブ情報を優先して、上述の過去プローブ情報として利用してもよい。これにより、走行道路の判定処理の精度を向上させることができる。
なお、判定部16は、第3の判定処理を行った場合にのみ、検証結果情報を「1」とし、第1の判定処理および第2の判定処理を行った場合には、検証結果情報を「0」としてもよい。これにより、検証結果情報から、過去車両の走行速度との比較が行われたか否かを判定することもできる。
(実施の形態2)
実施の形態1では、サーバが対象車両の走行した道路の種別判定処理を行った。実施の形態2では、車載装置が対象車両の走行した道路の種別判定処理を行う例について説明する。
本発明の実施の形態2に係るプローブ情報収集システムは、図1と同様の構成を有する。ただし、サーバ10および車載装置30の代わりに、サーバ10Aおよび車載装置30Aを備える。
<車載装置の構成>
図17は、本発明の実施の形態2に係る車載装置の構成を示すブロック図である。
図17を参照して、車載装置30Aは、GPS受信機31と、速度センサ32と、方位センサ33と、加速度センサ34と、位置検出部35と、プローブ情報生成部36と、記憶装置50と、過去プローブ情報取得部51と、判定部52と、プローブ情報提供部53と、通信I/F部38とを備える。
記憶装置50は、記憶装置13と同様に各種情報を記憶する。記憶装置50は、例えば、HDDなどの磁気記憶装置や、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置により構成され、プローブ情報40および地図データベース41を記憶する。
過去プローブ情報取得部51は、通信I/F部38を介して、サーバ10Aに対して過去プローブ情報の送信要求信号を送信し、サーバ10Aから過去プローブ情報を取得する。
判定部52は、記憶装置50に記憶されているプローブ情報40から、実施の形態1に示した対象プローブ情報取得部14と同様の方法により対象プローブ情報を取得する。
判定部52は、取得した対象プローブ情報と、過去プローブ情報取得部51が取得した過去プローブ情報とに基づいて、実施の形態1に示した判定部16と同様の判定方法により、対象車両の走行した道路の種別を判定する。
プローブ情報提供部53は、判定部52による走行道路の種別が判定された対象区間のプローブ情報40を確定プローブ情報とし、記憶装置50に記憶されている対象区間以外のプローブ情報40とを合わせて、通信I/F部38を介してサーバ10Aに送信する。
<サーバの構成>
図18は、本発明の実施の形態2に係るサーバの構成を示すブロック図である。
図18を参照して、サーバ10Aは、通信I/F部11と、記憶装置13と、過去プローブ情報提供部61と、確定プローブ情報取得部62とを備える。
過去プローブ情報提供部61は、車載装置30Aからの過去プローブ情報の送信要求信号に応答して、記憶装置13から確定プローブ情報42を読み出し、読み出した確定プローブ情報42を、過去プローブ情報として、通信I/F部11を介して車載装置30Aに送信する。
確定プローブ情報取得部62は、通信I/F部11を介して、車載装置30Aから確定プローブ情報を含むプローブ情報を取得し、記憶装置13に記憶させる。
<プローブ情報収集システムの処理の流れ>
図19は、プローブ情報収集システム1が実行する処理の流れを示すシーケンス図である。
車載装置30Aは、車両3の位置を検出する(S1)。
車載装置30Aは、検出した車両3の位置に基づいて、プローブ情報を生成する(S2)。
車載装置30Aは、過去プローブ情報の送信要求信号をサーバ10Aに送信する(S31)。
サーバ10Aは、当該送信要求信号に応答して、車載装置30Aに対して、過去プローブ情報を送信する(S32)。
車載装置30Aは、サーバ10Aから受信した過去プローブ情報を用いて、対象車両が走行した道路の種別を判定する(S4)。
車載装置30Aは、道路種別を判定したプローブ情報を確定プローブ情報とし、道路種別の判定を行っていないプローブ情報とともに、サーバ10Aに送信する(S33)。サーバ10Aは、これらのプローブ情報を受信し、記憶装置13に書き込む。
判定処理(S4)の詳細は、判定処理が車載装置30Aにおいて行われる以外、図16に示したものと同様である。このため、その詳細な説明は繰り返さない。
<実施の形態2の効果>
以上説明したように、本発明の実施の形態2によると、車載装置30Aにおいて、車載装置30Aが走行した道路の種別を判定することができる。このため、実施の形態1と比べて、サーバ10Aの処理負荷を軽減させることができる。
(実施の形態の変形例1)
実施の形態1および2では、第3の判定処理として、式6Aに示したように、対象車両の走行速度の標準偏差と過去車両の走行速度の標準偏差とを比較することにより、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行った。本変形例では、対象車両および過去車両の走行速度の相関係数に基づいて、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行う。
具体的には、判定部16は、対象車両の走行速度の標準偏差と、過去車両の走行速度の標準偏差と、対象車両および過去車両の走行速度の共分散とを算出する。
つまり、判定部16は、対象車両の走行速度の標準偏差σpresentおよびk番目の過去車両の走行速度の標準偏差σ (k=1~K:Kは過去車両の台数)を、上述の式5に従い算出する。
また、判定部16は、対象車両およびk番目の過去車両の走行速度の共分散zを、以下の式7に従い算出する。
Figure 0007091620000004
なお、ここでいう対象車両の走行速度xおよび過去車両の走行速度yjkは、同一地点、つまり走行速度を収集した車両の位置が同じと見なせる地点を意味する。このため、判定部16は、図7および図8を用いて説明したように、対象プローブ情報取得部14が生成した対象区間の始端から等間隔のプローブ情報を用いて、式7に示す共分散zを算出する。
さらに、判定部16は、対象車両およびk番目の過去車両の走行速度の相関係数rを、以下の式8に従い算出する。なお、相関係数rは、過去車両の台数Kと同じ数だけ算出される。
Figure 0007091620000005
一般的に、相関係数が0.7以上であればデータ間に関連性があると考えられる。このため、判定部16は、算出したK個の相関係数rのうち、過半数の相関係数rが以下の式9を満たす場合に、対象車両が高速道路4を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路5を走行したと判定する。
≧0.7 …(式9)
(実施の形態の変形例2)
実施の形態1および2では、第3の判定処理として、式6Aに示したように、対象車両の走行速度の標準偏差と過去車両の走行速度の標準偏差とを比較することにより、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行った。本変形例では、対象車両および過去車両の走行速度が周期性のある波と考えて、対象車両および過去車両の走行速度の相互相関関数の値に基づいて、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行う。
つまり、判定部16は、相互相関関数の値を算出するために、対象プローブ情報が示す対象車両の走行速度の波をα(D)とし、過去プローブ情報が示す過去車両の走行速度の波をβ(D)とする。
各プローブ情報が示す対象区間の始点からの距離Dと走行速度s´は離散値である。このため、対象区間における距離Dと走行速度s´の組は、(D,s)…(D,s)と表現することができる。
よって、判定部16は、式10および式11に示すように最小二乗法を用いて、最小二乗和M、Mが最小となるs´=α(D)およびs´=β(D)を求める。これにより、判定部16は、対象車両および過去車両の走行速度の波形のフィッティングを行う。
Figure 0007091620000006
判定部16は、フィッティングにより求めた走行速度の波α(D)およびβ(D)の相互相関関数の値R(D)を、以下の式12に従い算出する。なお、相互相関関数の値R(D)は、過去車両の台数と同じ数だけ算出される。
Figure 0007091620000007
2つの波が完全に異なっている波形ならば、ずらし量τにかかわらず相互相関関数の値R(D)は0に近づき、完全に一致すれば1となる。そのため、判定部16は、対象区間の距離をτとし、過半数の相互相関関数の値R(D)が以下の式13を満たす場合に、対象車両が高速道路4を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路5を走行したと判定する。
(D)≧0.7 …(式13)
(実施の形態の変形例3)
実施の形態1および2では、第3の判定処理として、式6Aに示したように、対象車両の走行速度の標準偏差と過去車両の走行速度の標準偏差とを比較することにより、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行った。本変形例では、対象車両の走行速度と過去車両の走行速度との差に基づいて、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行う。
図14A~図14Cに示したように、対象プローブ情報と過去プローブ情報の比較範囲は、それらの重複区間であるため同じである。重複区間における対象車両の走行速度の組を(x,…,x)とし、k番目の過去車両の走行速度の組を(y1k,…yNk)とする。判定部16は、以下の式14に従い、各過去車両と対象車両との走行速度の平均二乗誤差(RMSE:Root Mean Squared Error)Vを算出する。なお、平均二乗誤差Vは、過去車両の台数と同じ数だけ算出される。
Figure 0007091620000008
平均二乗誤差Vが小さい場合には、対象車両と過去車両は類似した走行速度を有する。このため、判定部16は、算出した平均二乗誤差Vのうち、過半数が以下の式15を満たす場合に、対象車両が高速道路4を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路5を走行したと判定する。
≦20(km/h) …(式15)
(実施の形態の変形例4)
変形例3では、判定部16は、各過去車両と対象車両との走行速度の差の一例として、各過去車両と対象車両との走行速度の平均二乗誤差Vを算出し、閾値との比較を行った。各過去車両と対象車両との走行速度の差を示す値は平均二乗誤差に限定されるものではない。そこで変形例4では、各過去車両と対象車両との走行速度の差を示す値として、平均二乗誤差の代わりに、平均絶対誤差(MAE:Mean Absolute Error)を算出する。
つまり、判定部16は、以下の式16に従い、各過去車両と対象車両との走行速度の平均絶対誤差V´を算出する。
Figure 0007091620000009
平均絶対誤差V´が小さい場合には、対象車両と過去車両は類似した走行速度を有する。このため、判定部16は、算出した平均絶対誤差V´のうち、過半数が以下の式17を満たす場合に、対象車両が高速道路4を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路5を走行したと判定する。
´≦20(km/h) …(式17)
なお、上述の変形例3および4では、各過去車両と対象車両との走行速度の差の例を示したが、判定部16は、当該比として、各過去車両と対象車両との走行速度の比を算出してもよい。
[付記]
上記のサーバおよび車載装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、ディスプレイユニットなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されてもよい。RAMまたはHDDには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
また、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、1個のシステムLSIから構成されているとしてもよい。システムLSIは、複数の構成部を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。RAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムLSIは、その機能を達成する。
また、本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、本発明は、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよい。
さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムをコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体、例えば、HDD、CD-ROM、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。
また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
また、上記各装置は、複数のコンピュータにより実現されてもよい。
また、上記各装置の一部または全部の機能がクラウドコンピューティングによって提供されてもよい。つまり、各装置の一部または全部の機能がクラウドサーバにより実現されていてもよい。例えば、図4に示したサーバ10において判定部16の機能がクラウドサーバにより実現され、サーバ10は、クラウドサーバに対して対象プローブ情報と過去プローブ情報を送信し、クラウドサーバから対象車両が走行する道路種別の判定結果を取得する構成であってもよい。
さらに、上記実施の形態および上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
また、上記実施の形態は、以下の付記1または付記2として実現することもできる。
[付記1]
コンピュータを、
所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、
上記第1取得部が取得した上記対象車両のプローブ情報に基づく上記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、上記対象車両が上記道路を走行したかを判定する判定部として機能させるための、コンピュータプログラム。
[付記2]
上記判定部は、上記過去車両のプローブ情報を取得することができなかった場合に、上記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、上記対象車両が上記所定種別の道路を走行したかを判定する
付記1に記載のコンピュータプログラム。
付記1によると、高速走行していた対象車両が渋滞区間に突入して低速走行に変化した場合や、渋滞区間を低速走行していた対象車両が渋滞区間から脱出して高速走行に切り替わった場合に、対象車両が所定種別の道路を走行したと判定することができる。
付記2によると、過去車両のプローブ情報を取得することができた場合には、最高走行速度および最低走行速度に基づいた判定処理を行わないようにすることができる。これにより、一般道路を違法に高速走行しつつ、信号灯で急停止等する車両が、誤って所定種別の道路を走行したと判定されるのを防止することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
1 プローブ情報収集システム
3 車両
4 高速道路
5 一般道路
10 サーバ
10A サーバ
11 通信I/F部
12 プローブ情報受信部
13 記憶装置
14 対象プローブ情報取得部
15 過去プローブ情報取得部
16 判定部
20 ネットワーク
21 基地局
30 車載装置
30A 車載装置
31 GPS受信機
32 速度センサ
33 方位センサ
34 加速度センサ
35 位置検出部
36 プローブ情報生成部
37 プローブ情報提供部
38 通信I/F部
40 プローブ情報
41 地図データベース
42 確定プローブ情報
50 記憶装置
51 過去プローブ情報取得部
52 判定部
53 プローブ情報提供部
61 過去プローブ情報提供部
62 確定プローブ情報取得部

Claims (7)

  1. コンピュータを、
    所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、
    前記第1取得部が取得した前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定する判定部と
    前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
    前記判定部は、さらに、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定し、
    前記第2取得部は、前記対象車両が前記対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に前記対象区間を走行した前記過去車両のプローブ情報を取得する、コンピュータプログラム。
  2. 前記判定部は、前記走行速度の類似度として、以下の(A)~(F)の少なくとも1つに基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する、請求項に記載のコンピュータプログラム。
    (A)前記過去車両および前記対象車両の前記走行速度のばらつき度合いの類似度
    (B)前記過去車両および前記対象車両の前記走行速度の相関係数
    (C)前記過去車両および前記対象車両の前記走行速度の相互相関関数値
    (D)前記過去車両および前記対象車両の前記走行速度の差
    (E)前記過去車両の走行速度に対する前記対象車両の走行速度の平均二乗誤差
    (F)前記過去車両の走行速度に対する前記対象車両の走行速度の平均絶対誤差
  3. 前記判定部は、前記過去車両のプローブ情報と前記対象車両のプローブ情報とが重複する区間における、前記過去車両および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する、
    請求項に記載のコンピュータプログラム。
  4. 前記判定部は、さらに、前記過去車両のプローブ情報と前記対象車両のプローブ情報とが重複する区間における、前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定する
    請求項に記載のコンピュータプログラム。
  5. 所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得するステップと、
    取得した前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定するステップと、
    前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得するステップとを含み、
    前記判定するステップでは、さらに、取得された前記対象車両のプローブ情報及び前記1台以上の前記過去車両のプローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定し、
    前記1台以上の前記過去車両について取得するステップでは、前記対象車両が前記対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に前記対象区間を走行した前記過去車両のプローブ情報を取得する、走行道路判定方法。
  6. 所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、
    前記第1取得部が取得した前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定する判定部と
    前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部とを備え、
    前記判定部は、さらに、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定し、
    前記第2取得部は、前記対象車両が前記対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に前記対象区間を走行した前記過去車両のプローブ情報を取得する、走行道路判定装置。
  7. 対象車両に設置され、前記対象車両の走行した道路を判定する車載装置であって、
    前記対象車両が所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である場合に、当該対象車両のプローブ情報を取得する第1取得部と、
    前記第1取得部が取得した前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定する判定部と
    前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、1台以上の前記過去車両について取得する第2取得部とを備え、
    前記判定部は、さらに、前記第1取得部および前記第2取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定し、
    前記第2取得部は、前記対象車両が前記対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に前記対象区間を走行した前記過去車両のプローブ情報を取得する、車載装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111832597B (zh) * 2019-08-01 2024-06-11 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种车辆类型的判定方法及装置
CN113792085A (zh) * 2021-08-16 2021-12-14 天津布尔科技有限公司 一种高污染车辆经常行驶路段监控方法、装置及存储介质
JPWO2023042791A1 (ja) * 2021-09-14 2023-03-23

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002221420A (ja) 2001-01-24 2002-08-09 Aisin Aw Co Ltd 車両用ナビゲーション装置及び記憶媒体
JP2003207348A (ja) 2002-01-16 2003-07-25 Sharp Corp ナビゲーション装置およびナビゲーションシステム
JP2004110458A (ja) 2002-09-19 2004-04-08 Fukuyama Consultants Co Ltd 計測地点データの作成方法、データ処理方法、データ処理装置及びデータ処理システム、並びにプログラム及び情報記憶媒体
JP2004205350A (ja) 2002-12-25 2004-07-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd ナビゲーション装置およびナビゲーションシステム
JP2006292389A (ja) 2005-04-06 2006-10-26 Maruhama:Kk レーダー探知機
JP2007034790A (ja) 2005-07-28 2007-02-08 Aisin Aw Co Ltd 走行履歴収集システム及び走行履歴収集方法
US20120035848A1 (en) 2010-08-06 2012-02-09 Aisin Aw Co., Ltd. Route search device, route search method, and computer program
JP2016161460A (ja) 2015-03-03 2016-09-05 株式会社東芝 経路判定装置および経路判定方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002221420A (ja) 2001-01-24 2002-08-09 Aisin Aw Co Ltd 車両用ナビゲーション装置及び記憶媒体
JP2003207348A (ja) 2002-01-16 2003-07-25 Sharp Corp ナビゲーション装置およびナビゲーションシステム
JP2004110458A (ja) 2002-09-19 2004-04-08 Fukuyama Consultants Co Ltd 計測地点データの作成方法、データ処理方法、データ処理装置及びデータ処理システム、並びにプログラム及び情報記憶媒体
JP2004205350A (ja) 2002-12-25 2004-07-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd ナビゲーション装置およびナビゲーションシステム
JP2006292389A (ja) 2005-04-06 2006-10-26 Maruhama:Kk レーダー探知機
JP2007034790A (ja) 2005-07-28 2007-02-08 Aisin Aw Co Ltd 走行履歴収集システム及び走行履歴収集方法
US20120035848A1 (en) 2010-08-06 2012-02-09 Aisin Aw Co., Ltd. Route search device, route search method, and computer program
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