JPH10124791A - 旅行時間予測方法および装置 - Google Patents
旅行時間予測方法および装置Info
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- JPH10124791A JPH10124791A JP28085196A JP28085196A JPH10124791A JP H10124791 A JPH10124791 A JP H10124791A JP 28085196 A JP28085196 A JP 28085196A JP 28085196 A JP28085196 A JP 28085196A JP H10124791 A JPH10124791 A JP H10124791A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】予測対象区間の周辺における交通状況の急変に
も良好に対応し、かつ旅行時間を高精度に予測できる旅
行時間予測方法を提供する。 【解決手段】上流区間から流出した交通流の流出量と予
測対象区間に流入した交通流の流入量とを車両感知器１
の出力に基づいて取得し、これらの相関関係を規定する
相関係数を求め、係数保持部20に保持しておく。旅行時
間の予測時、車両感知器１の出力に基づき、上流区間か
らの現在の流出交通量および予測対象区間の現在の渋滞
長を算出する。その後、これら現在の流出交通量および
渋滞長、ならびに相関係数に基づいて、予測対象区間に
おける予測周期後の流出交通量、流入交通量および渋滞
長を予測する。さらに、この予測した内容から予測対象
区間における予測周期後の旅行時間を予測する。
も良好に対応し、かつ旅行時間を高精度に予測できる旅
行時間予測方法を提供する。 【解決手段】上流区間から流出した交通流の流出量と予
測対象区間に流入した交通流の流入量とを車両感知器１
の出力に基づいて取得し、これらの相関関係を規定する
相関係数を求め、係数保持部20に保持しておく。旅行時
間の予測時、車両感知器１の出力に基づき、上流区間か
らの現在の流出交通量および予測対象区間の現在の渋滞
長を算出する。その後、これら現在の流出交通量および
渋滞長、ならびに相関係数に基づいて、予測対象区間に
おける予測周期後の流出交通量、流入交通量および渋滞
長を予測する。さらに、この予測した内容から予測対象
区間における予測周期後の旅行時間を予測する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば道路交通
網内の区間を車両で移動する際に要する旅行時間を予測
するための方法および装置に関する。
網内の区間を車両で移動する際に要する旅行時間を予測
するための方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】車両による走行を支援するための車載用
ナビゲーション装置には、現在地から目的地に至る最適
な経路を計算する最適経路計算機能が備えられることが
ある。最適経路は、たとえば目的地までの所要時間を最
小化する経路である。最適経路の計算には、ＣＤ−ＲＯ
Ｍのような形態で提供される道路地図情報が活用され
る。
ナビゲーション装置には、現在地から目的地に至る最適
な経路を計算する最適経路計算機能が備えられることが
ある。最適経路は、たとえば目的地までの所要時間を最
小化する経路である。最適経路の計算には、ＣＤ−ＲＯ
Ｍのような形態で提供される道路地図情報が活用され
る。
【０００３】道路地図情報においては、道路交通網がた
とえば交差点間を結んだリンクと呼ばれる無数の微小区
間に分割されている。各リンクを移動するのに要する時
間は「リンクコスト」と呼ばれ、道路地図情報の一部を
なす。最適経路の計算は、総リンクコストが最小となる
経路を見出すことにより達成される。ところが、特定の
道路区間を移動するのに要する旅行時間は、道路の渋滞
の状況によって大きく変化する。そのため、ＣＤ−ＲＯ
Ｍから読み出された道路地図情報のみを用いても、現在
の最適経路を正確に計算することはできない。
とえば交差点間を結んだリンクと呼ばれる無数の微小区
間に分割されている。各リンクを移動するのに要する時
間は「リンクコスト」と呼ばれ、道路地図情報の一部を
なす。最適経路の計算は、総リンクコストが最小となる
経路を見出すことにより達成される。ところが、特定の
道路区間を移動するのに要する旅行時間は、道路の渋滞
の状況によって大きく変化する。そのため、ＣＤ−ＲＯ
Ｍから読み出された道路地図情報のみを用いても、現在
の最適経路を正確に計算することはできない。
【０００４】そこで、道路交通網の要所に路上ビーコン
を設置し、この路上ビーコンから、各道路区間の旅行時
間をリアルタイムで提供することが提案されている。車
載用ナビゲーション装置は、路上ビーコンから提供され
る各道路区間の旅行時間を参照して、最適経路を計算す
る。これにより、道路の渋滞状況に対応した適切な経路
を選択できる。
を設置し、この路上ビーコンから、各道路区間の旅行時
間をリアルタイムで提供することが提案されている。車
載用ナビゲーション装置は、路上ビーコンから提供され
る各道路区間の旅行時間を参照して、最適経路を計算す
る。これにより、道路の渋滞状況に対応した適切な経路
を選択できる。
【０００５】最適経路の計算のためには、現在の旅行時
間のみならず、将来の旅行時間の情報も必要である。こ
れは、目的地に至る経路上のある地点に車両が到達する
までに、その地点までの移動に要する時間が経過するか
らである。したがって、各道路区間の将来の旅行時間の
予測値を求める必要がある。特定の道路区間における将
来の旅行時間を予測するための先行技術には、過去に統
計的に得られた標準旅行時間と現在の推定旅行時間との
比率に基づいて予測旅行時間を求めるもの（特開平３−
１９１００号公報）、自己回帰曲線を利用して過去の速
度データから将来の旅行時間を予測するもの（特開昭６
３−４９９９９号公報）がある。
間のみならず、将来の旅行時間の情報も必要である。こ
れは、目的地に至る経路上のある地点に車両が到達する
までに、その地点までの移動に要する時間が経過するか
らである。したがって、各道路区間の将来の旅行時間の
予測値を求める必要がある。特定の道路区間における将
来の旅行時間を予測するための先行技術には、過去に統
計的に得られた標準旅行時間と現在の推定旅行時間との
比率に基づいて予測旅行時間を求めるもの（特開平３−
１９１００号公報）、自己回帰曲線を利用して過去の速
度データから将来の旅行時間を予測するもの（特開昭６
３−４９９９９号公報）がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】前記の先行技術では、
いずれも、予測対象区間自身の過去の統計的な旅行時間
のみを用いて旅行時間が予測される。ところが、予測対
象区間の周辺で事故が発生した場合などには、予測対象
区間の旅行時間の変動傾向は、統計値や直前の時刻まで
のものとは大きく異なるため、精度の高い予測が困難で
あるという問題があった。
いずれも、予測対象区間自身の過去の統計的な旅行時間
のみを用いて旅行時間が予測される。ところが、予測対
象区間の周辺で事故が発生した場合などには、予測対象
区間の旅行時間の変動傾向は、統計値や直前の時刻まで
のものとは大きく異なるため、精度の高い予測が困難で
あるという問題があった。
【０００７】また、交通状況が急激に変化する朝や夕方
の通勤時間帯では、実際の交通状況が予測した交通状況
とまったく違うものとなる可能性が高く、旅行時間の予
測が交通状況の変化に追従することが困難である。した
がって、精度の高い予測が困難になるという問題があっ
た。たとえば、予測した渋滞発生タイミングが実際の渋
滞発生タイミングからずれた場合には、数百パーセント
の誤差が生じる。
の通勤時間帯では、実際の交通状況が予測した交通状況
とまったく違うものとなる可能性が高く、旅行時間の予
測が交通状況の変化に追従することが困難である。した
がって、精度の高い予測が困難になるという問題があっ
た。たとえば、予測した渋滞発生タイミングが実際の渋
滞発生タイミングからずれた場合には、数百パーセント
の誤差が生じる。
【０００８】そこで、本発明の目的は、前述の技術的課
題を解決し、予測対象区間の周辺における交通状況の急
変にも良好に対応でき、かつ旅行時間を高精度に予測で
きる旅行時間予測方法および旅行時間予測装置を提供す
ることである。
題を解決し、予測対象区間の周辺における交通状況の急
変にも良好に対応でき、かつ旅行時間を高精度に予測で
きる旅行時間予測方法および旅行時間予測装置を提供す
ることである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
の請求項１記載の発明は、複数の区間で構成された経路
上の区間である予測対象区間を旅行するのに要する旅行
時間を予測するための方法であって、予測対象区間から
見て上流側につながる１または複数の区間（以下「上流
区間という。）からの現在の交通流の流出量をそれぞれ
取得するステップと、予測対象区間の現在の渋滞長を取
得するステップと、前記取得された流出量、および前記
上流区間から流出する交通流量と予測対象区間に流入す
る交通流量との相関を規定する相関関数に基づいて、１
予測周期後の予測対象区間への交通流の流入量を予測す
るステップと、この予測された交通流の流入量および前
記取得された予測対象区間の現在の渋滞長に基づいて、
１予測周期後の予測対象区間からの交通流の流出量を予
測するステップと、前記予測された交通流の流入量およ
び交通流の流出量、ならびに前記取得された予測対象区
間の現在の渋滞長に基づいて、１予測周期後の予測対象
区間の渋滞長を予測するステップと、この予測された渋
滞長および前記予測された交通流の流出量に基づいて、
１予測周期後の予測対象区間の旅行時間を予測するステ
ップとを含むことを特徴とする旅行時間予測方法にかか
る発明である。
の請求項１記載の発明は、複数の区間で構成された経路
上の区間である予測対象区間を旅行するのに要する旅行
時間を予測するための方法であって、予測対象区間から
見て上流側につながる１または複数の区間（以下「上流
区間という。）からの現在の交通流の流出量をそれぞれ
取得するステップと、予測対象区間の現在の渋滞長を取
得するステップと、前記取得された流出量、および前記
上流区間から流出する交通流量と予測対象区間に流入す
る交通流量との相関を規定する相関関数に基づいて、１
予測周期後の予測対象区間への交通流の流入量を予測す
るステップと、この予測された交通流の流入量および前
記取得された予測対象区間の現在の渋滞長に基づいて、
１予測周期後の予測対象区間からの交通流の流出量を予
測するステップと、前記予測された交通流の流入量およ
び交通流の流出量、ならびに前記取得された予測対象区
間の現在の渋滞長に基づいて、１予測周期後の予測対象
区間の渋滞長を予測するステップと、この予測された渋
滞長および前記予測された交通流の流出量に基づいて、
１予測周期後の予測対象区間の旅行時間を予測するステ
ップとを含むことを特徴とする旅行時間予測方法にかか
る発明である。
【００１０】請求項２記載の発明は、予測対象区間の旅
行時間の予測に先立ち、上流区間からの交通流の流出量
を取得し、１予測周期後の予測対象区間への交通流の流
入量を取得し、これら取得された流出量および流入量を
所定の関係式に代入することにより相関関数を求めるス
テップをさらに含むことを特徴とする請求項１記載の旅
行時間予測方法にかかる発明である。
行時間の予測に先立ち、上流区間からの交通流の流出量
を取得し、１予測周期後の予測対象区間への交通流の流
入量を取得し、これら取得された流出量および流入量を
所定の関係式に代入することにより相関関数を求めるス
テップをさらに含むことを特徴とする請求項１記載の旅
行時間予測方法にかかる発明である。
【００１１】請求項４および請求項５記載の発明は、そ
れぞれ、前記請求項１および請求項２に記載された発明
と同じ発明にかかる旅行時間予測装置である。図１にお
いて、予測対象区間Ｒ0 に流入する交通流量Ｖi は、当
該予測対象区間Ｒ0 から見て１区間だけ上流側にある区
間である上流区間Ｒ1 ，Ｒ2 およびＲ 3 から流出する交
通流量Ｖo1，Ｖo2およびＶo3によってほぼ決定される。
れぞれ、前記請求項１および請求項２に記載された発明
と同じ発明にかかる旅行時間予測装置である。図１にお
いて、予測対象区間Ｒ0 に流入する交通流量Ｖi は、当
該予測対象区間Ｒ0 から見て１区間だけ上流側にある区
間である上流区間Ｒ1 ，Ｒ2 およびＲ 3 から流出する交
通流量Ｖo1，Ｖo2およびＶo3によってほぼ決定される。
【００１２】そこで、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出する
交通流量Ｖo1〜Ｖo3、および予測対象区間Ｒ0 に流入す
る交通流量Ｖi を取得し、これらを所定の関係式に代入
して相関関数を求めておく。そして、旅行時間の予測時
に、この相関関数と現実の上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 からの流
出量Ｖo1〜Ｖo3とに基づいて予測対象区間Ｒ0 への交通
流の流入量Ｖi を予測し、さらに、この予測された流入
量Ｖi を元に、予測対象区間Ｒ0 からの交通流の流出量
および予測対象区間Ｒ0 の渋滞長を予測する。
交通流量Ｖo1〜Ｖo3、および予測対象区間Ｒ0 に流入す
る交通流量Ｖi を取得し、これらを所定の関係式に代入
して相関関数を求めておく。そして、旅行時間の予測時
に、この相関関数と現実の上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 からの流
出量Ｖo1〜Ｖo3とに基づいて予測対象区間Ｒ0 への交通
流の流入量Ｖi を予測し、さらに、この予測された流入
量Ｖi を元に、予測対象区間Ｒ0 からの交通流の流出量
および予測対象区間Ｒ0 の渋滞長を予測する。
【００１３】これにより、近い将来の交通流の流れを再
現できる。そのため、事故などの突発現象が発生したり
通勤時間帯において交通状況が急激に変化したりして
も、これらの現象に良好に対応でき、旅行時間を高精度
に予測できる。なお、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 からの現実の
交通流の流出量Ｖo1〜Ｖo3や予測対象区間Ｒ0 への現実
の交通流の流入量Ｖi は、たとえば道路交通網の所定位
置に設置された車両感知器の出力に基づいて取得するこ
とが考えられる。
現できる。そのため、事故などの突発現象が発生したり
通勤時間帯において交通状況が急激に変化したりして
も、これらの現象に良好に対応でき、旅行時間を高精度
に予測できる。なお、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 からの現実の
交通流の流出量Ｖo1〜Ｖo3や予測対象区間Ｒ0 への現実
の交通流の流入量Ｖi は、たとえば道路交通網の所定位
置に設置された車両感知器の出力に基づいて取得するこ
とが考えられる。
【００１４】請求項３記載の発明は、前記旅行時間を予
測するステップは、予測された渋滞長に基づいて、渋滞
部における交通流量を求めるステップと、この予測され
た渋滞部の交通流量を予測された交通流の流出量で除す
ることにより渋滞部の旅行時間を求めるステップと、予
測対象区間の区間長から予測された渋滞長を差し引くこ
とにより得られる非渋滞部の長さを交通流の平均速度で
除することにより非渋滞部の旅行時間を求めるステップ
と、渋滞部の旅行時間と非渋滞部の旅行時間とを加算す
ることにより、予測対象区間の旅行時間を求めるステッ
プとを含むことを特徴とする請求項１または請求項２記
載の旅行時間予測方法にかかる発明である。
測するステップは、予測された渋滞長に基づいて、渋滞
部における交通流量を求めるステップと、この予測され
た渋滞部の交通流量を予測された交通流の流出量で除す
ることにより渋滞部の旅行時間を求めるステップと、予
測対象区間の区間長から予測された渋滞長を差し引くこ
とにより得られる非渋滞部の長さを交通流の平均速度で
除することにより非渋滞部の旅行時間を求めるステップ
と、渋滞部の旅行時間と非渋滞部の旅行時間とを加算す
ることにより、予測対象区間の旅行時間を求めるステッ
プとを含むことを特徴とする請求項１または請求項２記
載の旅行時間予測方法にかかる発明である。
【００１５】請求項６記載の発明は、前記請求項３に記
載された発明と同じ発明にかかる旅行時間予測装置であ
る。本発明では、予測対象区間のうち渋滞部および非渋
滞部を砂時計において砂が溜まっている部分と砂が落下
地点に向かって落下している部分とに見立て、そのうえ
で旅行時間の予測が行われる。すなわち、渋滞部および
非渋滞部をそれぞれ旅行するのに必要な時間を別個に求
め、その後で各時間を加算して旅行時間を求めている。
載された発明と同じ発明にかかる旅行時間予測装置であ
る。本発明では、予測対象区間のうち渋滞部および非渋
滞部を砂時計において砂が溜まっている部分と砂が落下
地点に向かって落下している部分とに見立て、そのうえ
で旅行時間の予測が行われる。すなわち、渋滞部および
非渋滞部をそれぞれ旅行するのに必要な時間を別個に求
め、その後で各時間を加算して旅行時間を求めている。
【００１６】このように、現実の交通状況に近い状況を
推定して旅行時間の予測が行われるので、旅行時間をよ
り高精度に予測できる。ところで、予測対象区間の途中
に渋滞に末尾がある状態では、予測対象区間に多量の交
通流が流入するのに当該予測対象区間からは交通流がほ
とんど流出しないということも考えられる。このような
場合、予測される渋滞長が予測対象区間の長さを越える
という不具合が生じるおそれもある。
推定して旅行時間の予測が行われるので、旅行時間をよ
り高精度に予測できる。ところで、予測対象区間の途中
に渋滞に末尾がある状態では、予測対象区間に多量の交
通流が流入するのに当該予測対象区間からは交通流がほ
とんど流出しないということも考えられる。このような
場合、予測される渋滞長が予測対象区間の長さを越える
という不具合が生じるおそれもある。
【００１７】そこで、前記請求項１、請求項２または請
求項３記載の旅行時間予測方法において、予測された渋
滞長が予測対象区間の長さよりも長いか否かを判別する
ステップと、渋滞長が予測対象区間の長さよりも長いと
判別された場合に、渋滞長を予測対象区間の長さに補正
するとともに、渋滞長から予測対象区間の長さを差し引
いた溢れ量を上流区間からの交通流の流出量に基づいて
当該流出量を補正するステップとをさらに含むようにし
てもよい。
求項３記載の旅行時間予測方法において、予測された渋
滞長が予測対象区間の長さよりも長いか否かを判別する
ステップと、渋滞長が予測対象区間の長さよりも長いと
判別された場合に、渋滞長を予測対象区間の長さに補正
するとともに、渋滞長から予測対象区間の長さを差し引
いた溢れ量を上流区間からの交通流の流出量に基づいて
当該流出量を補正するステップとをさらに含むようにし
てもよい。
【００１８】また、前記請求項４、請求項５または請求
項６記載の旅行時間予測装置において、予測された渋滞
長が予測対象区間の長さよりも長いか否かを判別するた
めの手段と、渋滞長が予測対象区間の長さよりも長いと
判別された場合に、渋滞長を予測対象区間の長さに補正
するとともに、渋滞長から予測対象区間の長さを差し引
いた溢れ量を上流区間からの交通流の流出量に基づいて
当該流出量を補正するための手段とをさらに含むように
してもよい。
項６記載の旅行時間予測装置において、予測された渋滞
長が予測対象区間の長さよりも長いか否かを判別するた
めの手段と、渋滞長が予測対象区間の長さよりも長いと
判別された場合に、渋滞長を予測対象区間の長さに補正
するとともに、渋滞長から予測対象区間の長さを差し引
いた溢れ量を上流区間からの交通流の流出量に基づいて
当該流出量を補正するための手段とをさらに含むように
してもよい。
【００１９】この構成によれば、予測された渋滞長が補
正され、またこの補正に伴って変化する上流区間からの
交通流の流出量が補正されるから、前記不具合を解消で
きる。
正され、またこの補正に伴って変化する上流区間からの
交通流の流出量が補正されるから、前記不具合を解消で
きる。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下では、本発明の実施の形態
を、添付図面を参照して詳細に説明する。まずは、本欄
で使用する用語を定義する。「区間」とは、サービスエ
リア内の道路を途中での交通流の流出入（発生・消滅）
がないように区切った最小単位の区間のことである。よ
り具体的には、この「区間」は、サービスエリア内の一
部を表した図１に示すように、検知すべき車両の進行方
向が同一で、かつ予め対とされている２つの車両感知器
１ａおよび１ｂで挟まれた区間Ｒ0 〜Ｒ3 のことであ
る。さらに、この「区間」は、基本的に、サービスエリ
ア内の主要な交差点に相当する点同士を結んだリンクよ
りも距離が短いものである。たとえば、図２に示すよう
に、４つの区間Ｒが１つのリンクＬに相当する。
を、添付図面を参照して詳細に説明する。まずは、本欄
で使用する用語を定義する。「区間」とは、サービスエ
リア内の道路を途中での交通流の流出入（発生・消滅）
がないように区切った最小単位の区間のことである。よ
り具体的には、この「区間」は、サービスエリア内の一
部を表した図１に示すように、検知すべき車両の進行方
向が同一で、かつ予め対とされている２つの車両感知器
１ａおよび１ｂで挟まれた区間Ｒ0 〜Ｒ3 のことであ
る。さらに、この「区間」は、基本的に、サービスエリ
ア内の主要な交差点に相当する点同士を結んだリンクよ
りも距離が短いものである。たとえば、図２に示すよう
に、４つの区間Ｒが１つのリンクＬに相当する。
【００２１】「予測対象区間」とは、サービスエリア内
のすべての区間の中から予測対象として注目している区
間のことである。以下の制御装置で行われる処理の説明
では、便宜上、図１の区間Ｒ0 を予測対象区間として代
表させる。「上流区間」とは、予測対象区間から見て車
両の進行方向に沿って上流側につながる１または複数の
区間のことで、区間Ｒ0 を予測対象区間とした場合の上
流区間は、図１に示すように、区間Ｒ1 〜Ｒ3 である。
のすべての区間の中から予測対象として注目している区
間のことである。以下の制御装置で行われる処理の説明
では、便宜上、図１の区間Ｒ0 を予測対象区間として代
表させる。「上流区間」とは、予測対象区間から見て車
両の進行方向に沿って上流側につながる１または複数の
区間のことで、区間Ｒ0 を予測対象区間とした場合の上
流区間は、図１に示すように、区間Ｒ1 〜Ｒ3 である。
【００２２】「流入用感知器」とは、区間を形成する車
両感知器の１つで、区間に車両が進入する側に設置され
ている車両感知器１ａのことである。「流出用感知器」
とは、区間を形成する車両感知器の１つで、区間から車
両が流出する側に設置されている車両感知器１ｂのこと
である。「交通量」とは、車両感知器の設置位置を単位
時間（たとえば１５分）当たりに通過する車両の台数の
ことである。
両感知器の１つで、区間に車両が進入する側に設置され
ている車両感知器１ａのことである。「流出用感知器」
とは、区間を形成する車両感知器の１つで、区間から車
両が流出する側に設置されている車両感知器１ｂのこと
である。「交通量」とは、車両感知器の設置位置を単位
時間（たとえば１５分）当たりに通過する車両の台数の
ことである。
【００２３】図３は、本発明の一実施形態が適用される
交通情報提供システムを示す概略図である。この交通情
報提供システムは、道路交通網の交差点などに設置され
た車両感知器１の出力に基づいて情報センター２で加工
された交通情報を、道路交通網の要所に設置された情報
表示板３から車両４に提供するためのものである。車両
感知器１は、交通情報が提供されるサービスエリア内の
交差点に車両の進行方向ごとにそれぞれ設置されてい
る。車両感知器１は、固有の感知エリアを有し、当該感
知エリア内に存在する車両を検出する。車両感知器１の
出力には、車両感知器１に固有に与えられている車両感
知器番号が含まれる。車両感知器１の出力は、通信回線
５を介して情報センター２に与えられる。
交通情報提供システムを示す概略図である。この交通情
報提供システムは、道路交通網の交差点などに設置され
た車両感知器１の出力に基づいて情報センター２で加工
された交通情報を、道路交通網の要所に設置された情報
表示板３から車両４に提供するためのものである。車両
感知器１は、交通情報が提供されるサービスエリア内の
交差点に車両の進行方向ごとにそれぞれ設置されてい
る。車両感知器１は、固有の感知エリアを有し、当該感
知エリア内に存在する車両を検出する。車両感知器１の
出力には、車両感知器１に固有に与えられている車両感
知器番号が含まれる。車両感知器１の出力は、通信回線
５を介して情報センター２に与えられる。
【００２４】情報表示板３は、サービスエリア内の主要
な交差点などに設置されている。情報表示板３には、情
報センター２から通信回線６を介して与えられる交通情
報が表示される。情報センター２は、地図メモリ７、制
御装置８および通信モデム９，１０を有する。地図メモ
リ７には、リンクのデータ（以下「リンクデータ」とい
う。）が記憶されている。
な交差点などに設置されている。情報表示板３には、情
報センター２から通信回線６を介して与えられる交通情
報が表示される。情報センター２は、地図メモリ７、制
御装置８および通信モデム９，１０を有する。地図メモ
リ７には、リンクのデータ（以下「リンクデータ」とい
う。）が記憶されている。
【００２５】リンクデータは、各リンクの識別番号、リ
ンクを通過するときのリンクコスト（旅行時間）、リン
ク長（距離）、そのリンクの始点および終点の座標、そ
のリンクの始点に接続される進入リンクへのポインタ、
そのリンクの終点に接続されている他の退出リンクのポ
インタ、ならびに接続コストを含んでいる。地図メモリ
７には、リンクデータの他に、車両感知器番号と車両感
知器の設置位置の座標との対応関係を表すテーブル、区
間を形成する２つの車両感知器番号の対応関係を表すテ
ーブル、予測対象区間と上流区間との対応関係を表すテ
ーブル、車両感知器番号とリンクとの位置関係を表すテ
ーブルが格納されている。
ンクを通過するときのリンクコスト（旅行時間）、リン
ク長（距離）、そのリンクの始点および終点の座標、そ
のリンクの始点に接続される進入リンクへのポインタ、
そのリンクの終点に接続されている他の退出リンクのポ
インタ、ならびに接続コストを含んでいる。地図メモリ
７には、リンクデータの他に、車両感知器番号と車両感
知器の設置位置の座標との対応関係を表すテーブル、区
間を形成する２つの車両感知器番号の対応関係を表すテ
ーブル、予測対象区間と上流区間との対応関係を表すテ
ーブル、車両感知器番号とリンクとの位置関係を表すテ
ーブルが格納されている。
【００２６】情報センター２の制御装置８は、車両感知
器１から通信回線５および通信モデム９を介して送られ
てくる情報に基づいて、これから走行しようとする各リ
ンクを走行するのに必要な旅行時間を所定の予測周期ｔ
0 ごとに予測し、当該予測時間を通信回線６および通信
モデム１０を介して情報表示板３に送信し、表示する。
これにより、車両４に搭乗しているユーザに、これから
走行しようとする各リンクの旅行時間を提供することが
できる。
器１から通信回線５および通信モデム９を介して送られ
てくる情報に基づいて、これから走行しようとする各リ
ンクを走行するのに必要な旅行時間を所定の予測周期ｔ
0 ごとに予測し、当該予測時間を通信回線６および通信
モデム１０を介して情報表示板３に送信し、表示する。
これにより、車両４に搭乗しているユーザに、これから
走行しようとする各リンクの旅行時間を提供することが
できる。
【００２７】図４は、制御装置８の旅行時間の予測にか
かる構成を示す機能ブロック図である。制御装置８は、
係数保持部２０、交通情報演算部３０および旅行時間予
測部４０を含む。これら各部２０，３０および４０は、
道路交通網を流れる交通流の動特性を再現し、将来の道
路交通網の交通状況の変化をシミュレートすることで、
リンクの旅行時間を予測するためのものである。より具
体的には、予測対象区間の旅行時間を予測周期ｔ0 ごと
に予測し、この予測された旅行時間を同一リンクごとに
まとめることで、最終的に、リンクの旅行時間を予測周
期ｔ0 ごとに予測する。
かる構成を示す機能ブロック図である。制御装置８は、
係数保持部２０、交通情報演算部３０および旅行時間予
測部４０を含む。これら各部２０，３０および４０は、
道路交通網を流れる交通流の動特性を再現し、将来の道
路交通網の交通状況の変化をシミュレートすることで、
リンクの旅行時間を予測するためのものである。より具
体的には、予測対象区間の旅行時間を予測周期ｔ0 ごと
に予測し、この予測された旅行時間を同一リンクごとに
まとめることで、最終的に、リンクの旅行時間を予測周
期ｔ0 ごとに予測する。
【００２８】係数保持部２０には、旅行時間の予測に必
要な相関係数が予め格納されている。相関係数は、制御
装置８が実行する地点相関解析によって統計的に求めら
れるもので、予測対象区間Ｒ0 に流入する交通流と上流
区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出する交通流との相関関係を規定
する。上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出した車両は、通常、
上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 の下流側にある予測対象区間Ｒ0 に
流入する。すなわち、予測対象区間Ｒ0 に流入する交通
流は、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出した交通流と相関関
係がある。そのため、これらの相関関係を規定する相関
係数を求めている。
要な相関係数が予め格納されている。相関係数は、制御
装置８が実行する地点相関解析によって統計的に求めら
れるもので、予測対象区間Ｒ0 に流入する交通流と上流
区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出する交通流との相関関係を規定
する。上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出した車両は、通常、
上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 の下流側にある予測対象区間Ｒ0 に
流入する。すなわち、予測対象区間Ｒ0 に流入する交通
流は、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出した交通流と相関関
係がある。そのため、これらの相関関係を規定する相関
係数を求めている。
【００２９】相関係数の求め方について前記図１を参照
しながら詳述する。制御装置８は、上流区間Ｒ1 ，Ｒ2
およびＲ3 における流出用感知器１ｂの出力を前記周期
ｔ0と同じ長さである係数取得周期ｔにわたって取り込
み、この係数取得周期ｔの間に上流区間Ｒ1 ，Ｒ2 およ
びＲ3 から流出した交通量Ｖo1(t) ，Ｖo2(t) およびＶ
o3(t) を求める。また、制御装置８は、予測対象区間Ｒ
0 における流入用感知器１ａの出力を次の係数取得周期
(t＋1)にわたって取り込み、この係数取得周期(t＋1)の
間に予測対象区間Ｒ0 に流入した交通量Ｖi (t＋1)を求
める。制御装置８は、これらの関係を下記(1) 式のよう
に表現する。ただし、下記(1) 式において、αは切片、
β１，β２およびβ３は、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 からそれ
ぞれ流出した車両のうち予測対象区間Ｒ0 に流入する割
合に相当する回帰係数、εは残差である。
しながら詳述する。制御装置８は、上流区間Ｒ1 ，Ｒ2
およびＲ3 における流出用感知器１ｂの出力を前記周期
ｔ0と同じ長さである係数取得周期ｔにわたって取り込
み、この係数取得周期ｔの間に上流区間Ｒ1 ，Ｒ2 およ
びＲ3 から流出した交通量Ｖo1(t) ，Ｖo2(t) およびＶ
o3(t) を求める。また、制御装置８は、予測対象区間Ｒ
0 における流入用感知器１ａの出力を次の係数取得周期
(t＋1)にわたって取り込み、この係数取得周期(t＋1)の
間に予測対象区間Ｒ0 に流入した交通量Ｖi (t＋1)を求
める。制御装置８は、これらの関係を下記(1) 式のよう
に表現する。ただし、下記(1) 式において、αは切片、
β１，β２およびβ３は、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 からそれ
ぞれ流出した車両のうち予測対象区間Ｒ0 に流入する割
合に相当する回帰係数、εは残差である。
【００３０】 Ｖi (t＋1)＝α＋β１×Ｖo1(t) ＋β２×Ｖo2(t) ＋β３×Ｖo3(t) ＋ε ‥‥(1) また、制御装置８は、このような処理を係数取得周期(t
＋2)，(t＋3)，・・・にわたって順次実行する。そし
て、その結果得られた複数の前記(1) 式の関係を統計的
に処理する。具体的には、最小２乗法を適用し、残差ε
が最小となる切片、ならびに回帰係数β１，β２および
β３を求める。この切片α、ならびに回帰係数β１，β
２およびβ３が相関係数に相当する。
＋2)，(t＋3)，・・・にわたって順次実行する。そし
て、その結果得られた複数の前記(1) 式の関係を統計的
に処理する。具体的には、最小２乗法を適用し、残差ε
が最小となる切片、ならびに回帰係数β１，β２および
β３を求める。この切片α、ならびに回帰係数β１，β
２およびβ３が相関係数に相当する。
【００３１】図４の交通情報演算部３０は、車両感知器
１の出力に基づいて、旅行時間の予測に用いられる現在
の交通状況を予測周期ｔ0 ごとに求めるためのもので、
流出量算出部３１および渋滞長算出部３２を含む。流出
量算出部３１は、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 における流出量感
知器１ｂの出力を予測周期ｔ0 にわたって取り込み、こ
の取り込まれた出力に基づいて、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 か
ら現在流出している交通量Ｖo1(t0)，Ｖo2(t0)およびＶ
o3(t0)を求める。
１の出力に基づいて、旅行時間の予測に用いられる現在
の交通状況を予測周期ｔ0 ごとに求めるためのもので、
流出量算出部３１および渋滞長算出部３２を含む。流出
量算出部３１は、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 における流出量感
知器１ｂの出力を予測周期ｔ0 にわたって取り込み、こ
の取り込まれた出力に基づいて、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 か
ら現在流出している交通量Ｖo1(t0)，Ｖo2(t0)およびＶ
o3(t0)を求める。
【００３２】渋滞長算出部３２は、各車両感知器１の設
置位置付近で現在渋滞があるか否かを判定する。その
後、この判定結果に基づき、渋滞がある区間（以下「渋
滞区間」という。）の全長Ｑ(t0)を算出する。渋滞があ
るか否かは、待ち行列波及度（以下「渋滞度」とい
う。）ｗと渋滞判定しきい値ｗTH（たとえばｗTH＝0.5
）との大小関係に基づいて判定される。渋滞度ｗは、
判定対象の車両感知器１がカバーする感知エリアにおけ
る車両４の平均速度Ｓ(km/h)および正規化占有率ｎ、な
らびに占有率しきい値ｎTHおよび速度しきい値Ｓ1 ，Ｓ
2 ，Ｓ3 （ただし、Ｓ1 ＜Ｓ2 ＜Ｓ3 ）(Km/h)に基づい
て設定されるもので、渋滞の程度に応じて異なる値に設
定される。具体的には、渋滞の波及度が最大の場合には
「１」、渋滞が波及していない場合には「０」、その中
間の場合には「０」〜「１」の間のいずれかの値とな
る。
置位置付近で現在渋滞があるか否かを判定する。その
後、この判定結果に基づき、渋滞がある区間（以下「渋
滞区間」という。）の全長Ｑ(t0)を算出する。渋滞があ
るか否かは、待ち行列波及度（以下「渋滞度」とい
う。）ｗと渋滞判定しきい値ｗTH（たとえばｗTH＝0.5
）との大小関係に基づいて判定される。渋滞度ｗは、
判定対象の車両感知器１がカバーする感知エリアにおけ
る車両４の平均速度Ｓ(km/h)および正規化占有率ｎ、な
らびに占有率しきい値ｎTHおよび速度しきい値Ｓ1 ，Ｓ
2 ，Ｓ3 （ただし、Ｓ1 ＜Ｓ2 ＜Ｓ3 ）(Km/h)に基づい
て設定されるもので、渋滞の程度に応じて異なる値に設
定される。具体的には、渋滞の波及度が最大の場合には
「１」、渋滞が波及していない場合には「０」、その中
間の場合には「０」〜「１」の間のいずれかの値とな
る。
【００３３】渋滞度ｗの設定について詳述する。渋滞長
算出部３２は、車両感知器１が車頭を検知してから車両
の後尾を検知するまでの時間を求め、予め定める車両の
全長の平均長を前記求められた時間で除し、車両４の平
均速度Ｓを求める。また、前記求められた時間の予め定
める平均時間に対して示す割合である正規化占有率ｎを
求める。
算出部３２は、車両感知器１が車頭を検知してから車両
の後尾を検知するまでの時間を求め、予め定める車両の
全長の平均長を前記求められた時間で除し、車両４の平
均速度Ｓを求める。また、前記求められた時間の予め定
める平均時間に対して示す割合である正規化占有率ｎを
求める。
【００３４】その後、正規化占有率ｎが占有率しきい値
ｎTHより小さいか否かを判別する。その結果、正規化占
有率ｎが占有率しきい値ｎTHよりも小さいと判別された
場合、車両４が感知エリア内に存在する時間が短く渋滞
は波及していないと判断し、渋滞度ｗを「０」に設定す
る。一方、正規化占有率ｎが占有率しきい値ｎTH以上で
あると判別された場合には、車両４が感知エリア内に存
在する時間は長く渋滞している可能性が高いと判断し、
その程度に応じて渋滞度ｗを設定する。すなわち、車両
４の平均速度Ｓと速度しきい値Ｓ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 との大
小関係を調べ、その結果に応じて渋滞度ｗを下記(2) 〜
(5) 式のように設定する。下記(2) 〜(5) 式をグラフで
表すと、図５に示すようになる。
ｎTHより小さいか否かを判別する。その結果、正規化占
有率ｎが占有率しきい値ｎTHよりも小さいと判別された
場合、車両４が感知エリア内に存在する時間が短く渋滞
は波及していないと判断し、渋滞度ｗを「０」に設定す
る。一方、正規化占有率ｎが占有率しきい値ｎTH以上で
あると判別された場合には、車両４が感知エリア内に存
在する時間は長く渋滞している可能性が高いと判断し、
その程度に応じて渋滞度ｗを設定する。すなわち、車両
４の平均速度Ｓと速度しきい値Ｓ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 との大
小関係を調べ、その結果に応じて渋滞度ｗを下記(2) 〜
(5) 式のように設定する。下記(2) 〜(5) 式をグラフで
表すと、図５に示すようになる。
【００３５】
【数１】
【００３６】図４の渋滞長算出部３２は、渋滞度ｗが設
定されると、この渋滞度ｗが渋滞判定しきい値ｗTH以上
であるか否かを判定する。その結果、渋滞度ｗが渋滞判
定しきい値ｗTH以上であると判別された場合には、渋滞
していると判定する。一方、渋滞度ｗが渋滞判定しきい
値ｗTHよりも小さいと判別された場合には、渋滞してい
ないと判定する。
定されると、この渋滞度ｗが渋滞判定しきい値ｗTH以上
であるか否かを判定する。その結果、渋滞度ｗが渋滞判
定しきい値ｗTH以上であると判別された場合には、渋滞
していると判定する。一方、渋滞度ｗが渋滞判定しきい
値ｗTHよりも小さいと判別された場合には、渋滞してい
ないと判定する。
【００３７】渋滞長算出部３２は、この判定結果に基づ
き、渋滞区間の全長Ｑ(t0)を算出する。より具体的に
は、渋滞長算出部３２は、各車両感知器１について渋滞
の有無の判定結果を調べるとともに設定された渋滞度ｗ
を調べることで、渋滞の先頭および末尾を特定して渋滞
区間を推定し、その全長Ｑ(t0)を算出する。渋滞の先頭
は、渋滞ありと判定され、かつ車両の進行方向に沿って
下流側に隣接する車両感知器１が渋滞なしと判定された
車両感知器１を渋滞の先頭とする。たとえば、図６(a)
のように、車両の進行方向Ｘに沿って上流側から車両感
知器１２，１１が並んでいる場合、図６(b) のような渋
滞有無の判定結果であるとき、車両感知器１２が渋滞区
間５０の先頭とされる。
き、渋滞区間の全長Ｑ(t0)を算出する。より具体的に
は、渋滞長算出部３２は、各車両感知器１について渋滞
の有無の判定結果を調べるとともに設定された渋滞度ｗ
を調べることで、渋滞の先頭および末尾を特定して渋滞
区間を推定し、その全長Ｑ(t0)を算出する。渋滞の先頭
は、渋滞ありと判定され、かつ車両の進行方向に沿って
下流側に隣接する車両感知器１が渋滞なしと判定された
車両感知器１を渋滞の先頭とする。たとえば、図６(a)
のように、車両の進行方向Ｘに沿って上流側から車両感
知器１２，１１が並んでいる場合、図６(b) のような渋
滞有無の判定結果であるとき、車両感知器１２が渋滞区
間５０の先頭とされる。
【００３８】渋滞の末尾は、次のようにして特定され
る。互いに隣接する一対の車両感知器１のうち、車両の
進行方向Ｘの下流側が渋滞ありと判定され、上流側が渋
滞なしと判定される一対の車両感知器１を特定する。た
とえば図６(b) の場合には、車両感知器１４と車両感知
器１５とがこれに該当する。その後、この一対の車両感
知器１４，１５の間の地点のうち、渋滞度ｗが渋滞判定
しきい値ｗTHであると推定される地点を特定する。
る。互いに隣接する一対の車両感知器１のうち、車両の
進行方向Ｘの下流側が渋滞ありと判定され、上流側が渋
滞なしと判定される一対の車両感知器１を特定する。た
とえば図６(b) の場合には、車両感知器１４と車両感知
器１５とがこれに該当する。その後、この一対の車両感
知器１４，１５の間の地点のうち、渋滞度ｗが渋滞判定
しきい値ｗTHであると推定される地点を特定する。
【００３９】車両感知器１１〜１５の各渋滞度ｗが図６
(b) のようになっている場合、渋滞の先頭と特定された
車両感知器１２を起点にして車両の進行方向Ｘの下流側
にある車両感知器１３〜１５の位置を横軸にとり、その
渋滞度ｗを縦軸にとると、図６(c) に太線で示すような
グラフが得られる。そして、このグラフの中で渋滞判定
しきい値ｗTHに対応する点を調べ、当該点ｄa を渋滞区
間５０の末尾とする。
(b) のようになっている場合、渋滞の先頭と特定された
車両感知器１２を起点にして車両の進行方向Ｘの下流側
にある車両感知器１３〜１５の位置を横軸にとり、その
渋滞度ｗを縦軸にとると、図６(c) に太線で示すような
グラフが得られる。そして、このグラフの中で渋滞判定
しきい値ｗTHに対応する点を調べ、当該点ｄa を渋滞区
間５０の末尾とする。
【００４０】数値を挙げてさらに具体的に説明すると、
渋滞の先頭である車両感知器１２と車両感知器１４との
間の距離ｄ1 を300 、車両感知器１２と車両感知器１５
との間の距離ｄ2 を600 、渋滞判定しきい値ｗTHを0.5
、渋滞度ｗ1 ，ｗ2 をそれぞれ0.7 ，0.2 とすると、
グラフのうち車両感知器１４，１５の間に対応する線分
は、下記(6) 式のように表すことができる。
渋滞の先頭である車両感知器１２と車両感知器１４との
間の距離ｄ1 を300 、車両感知器１２と車両感知器１５
との間の距離ｄ2 を600 、渋滞判定しきい値ｗTHを0.5
、渋滞度ｗ1 ，ｗ2 をそれぞれ0.7 ，0.2 とすると、
グラフのうち車両感知器１４，１５の間に対応する線分
は、下記(6) 式のように表すことができる。
【００４１】 ｗ＝−（０．５／３００）×ｄ＋１．２ ‥‥(6) この(6) 式の左辺のｗに渋滞判定しきい値ｗTH（＝0.5
）を代入し、ｄについて整理すると、ｄ＝ｄa ＝420
となる。これにより、渋滞の先頭である車両感知器１２
から420(m)の地点ｄa に渋滞の末尾があると特定され、
これらの間の区間が渋滞区間５０と推定される。また、
渋滞区間５０の全長Ｑ(t0)は、渋滞の先頭を起点にして
地点ｄa を求めているから、ｄa となる。
）を代入し、ｄについて整理すると、ｄ＝ｄa ＝420
となる。これにより、渋滞の先頭である車両感知器１２
から420(m)の地点ｄa に渋滞の末尾があると特定され、
これらの間の区間が渋滞区間５０と推定される。また、
渋滞区間５０の全長Ｑ(t0)は、渋滞の先頭を起点にして
地点ｄa を求めているから、ｄa となる。
【００４２】ところで、本実施形態の最終目的は、あく
までも、リンクの旅行時間の予測である。したがって、
最終的にリンク単位で旅行時間を予測し易くするため
に、車両感知器１４，１５の間に２つのリンクの接続点
が存在する場合には、前記渋滞の末尾を補正する。より
具体的には、渋滞長算出部３２は、各車両感知器１４，
１５の車両感知器番号とリンクとの位置関係を地図メモ
リ７に格納されているテーブルを参照して確認する。こ
のテーブルは、たとえば図７に示すようになっている。
図７では、車両感知器１４，１５はそれぞれリンクＬ
１，Ｌ２に含まれている。この図７のテーブルを図示す
ると、図８のようになる。そこで、渋滞区間５０の末尾
と特定された地点ｄa をリンクＬ１，Ｌ２の接続点
ｄa ′に変更する。
までも、リンクの旅行時間の予測である。したがって、
最終的にリンク単位で旅行時間を予測し易くするため
に、車両感知器１４，１５の間に２つのリンクの接続点
が存在する場合には、前記渋滞の末尾を補正する。より
具体的には、渋滞長算出部３２は、各車両感知器１４，
１５の車両感知器番号とリンクとの位置関係を地図メモ
リ７に格納されているテーブルを参照して確認する。こ
のテーブルは、たとえば図７に示すようになっている。
図７では、車両感知器１４，１５はそれぞれリンクＬ
１，Ｌ２に含まれている。この図７のテーブルを図示す
ると、図８のようになる。そこで、渋滞区間５０の末尾
と特定された地点ｄa をリンクＬ１，Ｌ２の接続点
ｄa ′に変更する。
【００４３】また、車両感知器１４，１５の間の距離Δ
ｄが長く、車両感知器１４，１５に関する情報のみでそ
の間の渋滞状況を推定するのが危険であると思われる場
合には、図６(c) を参照しながら説明した前述のような
渋滞区間５０の末尾の特定手法に代えて、次のようにし
て渋滞区間５０の末尾を特定する。すなわち、渋滞長算
出部３２は、地図メモリ７に格納されている車両感知器
番号とリンクとの位置関係を表すテーブルを参照し、車
両感知器１４，１５の間の距離Δｄ（＝｜ｄ2 −ｄ
1 ｜）が所定の渋滞判定有効距離ｄTH1 よりも長いか否
かを判別する。その結果、距離Δｄが渋滞判定有効距離
ｄTH1 よりも長いと判別されれば、車両感知器１４，１
５に関する情報のみでその間の渋滞状況を推定するのは
危険であると判断し、図９に示すように、車両感知器１
４よりも一定距離ｄt だけ上流側の地点ｄa ′′を渋滞
区間５０の末尾として特定する。
ｄが長く、車両感知器１４，１５に関する情報のみでそ
の間の渋滞状況を推定するのが危険であると思われる場
合には、図６(c) を参照しながら説明した前述のような
渋滞区間５０の末尾の特定手法に代えて、次のようにし
て渋滞区間５０の末尾を特定する。すなわち、渋滞長算
出部３２は、地図メモリ７に格納されている車両感知器
番号とリンクとの位置関係を表すテーブルを参照し、車
両感知器１４，１５の間の距離Δｄ（＝｜ｄ2 −ｄ
1 ｜）が所定の渋滞判定有効距離ｄTH1 よりも長いか否
かを判別する。その結果、距離Δｄが渋滞判定有効距離
ｄTH1 よりも長いと判別されれば、車両感知器１４，１
５に関する情報のみでその間の渋滞状況を推定するのは
危険であると判断し、図９に示すように、車両感知器１
４よりも一定距離ｄt だけ上流側の地点ｄa ′′を渋滞
区間５０の末尾として特定する。
【００４４】ところで、渋滞区間５０の先頭が主要な交
差点に近い場合には、リンクが主要な交差点をつなぐベ
クトルであることを考慮すると、当該交差点を渋滞区間
５０の先頭とする方が好ましい。すなわち、最終目標は
リンクの旅行時間の予測であるからである。そこで、次
の条件が満足された場合には、渋滞区間５０の先頭をそ
の主要な交差点に変更する。
差点に近い場合には、リンクが主要な交差点をつなぐベ
クトルであることを考慮すると、当該交差点を渋滞区間
５０の先頭とする方が好ましい。すなわち、最終目標は
リンクの旅行時間の予測であるからである。そこで、次
の条件が満足された場合には、渋滞区間５０の先頭をそ
の主要な交差点に変更する。
【００４５】渋滞区間５０の先頭が主要な交差点の直前
または主要な交差点を通り過ぎたばかりの地点であるか
を判断するために、図１０(a) ，(b) に示すように、渋
滞区間５０の先頭に近い主要な交差点７０と渋滞区間５
０の先頭７１との間の距離ｄ 3 を求める。そして、この
求められた距離ｄ3 が所定の交差点上流勢力範囲ｄTH 2
または所定の交差点下流勢力範囲ｄTH3 以下であるか否
かを判別する。
または主要な交差点を通り過ぎたばかりの地点であるか
を判断するために、図１０(a) ，(b) に示すように、渋
滞区間５０の先頭に近い主要な交差点７０と渋滞区間５
０の先頭７１との間の距離ｄ 3 を求める。そして、この
求められた距離ｄ3 が所定の交差点上流勢力範囲ｄTH 2
または所定の交差点下流勢力範囲ｄTH3 以下であるか否
かを判別する。
【００４６】その結果、距離ｄ3 が交差点上流勢力範囲
ｄTH2 以下であると判別されると、すでに求められてい
る渋滞区間５０の先頭は当該交差点７０の直前であると
判断し、渋滞区間５０の先頭を図１０(a) の破線で示す
ように当該交差点７０まで延ばす。一方、距離ｄ3 が交
差点下流勢力範囲ｄTH3 以下であると判別されると、す
でに求められている渋滞区間５０のの先頭は当該交差点
７０を通り過ぎたばかりの地点であると判断し、渋滞区
間５０の先頭を図１０(b) の破線で示すように当該交差
点７０まで戻す。
ｄTH2 以下であると判別されると、すでに求められてい
る渋滞区間５０の先頭は当該交差点７０の直前であると
判断し、渋滞区間５０の先頭を図１０(a) の破線で示す
ように当該交差点７０まで延ばす。一方、距離ｄ3 が交
差点下流勢力範囲ｄTH3 以下であると判別されると、す
でに求められている渋滞区間５０のの先頭は当該交差点
７０を通り過ぎたばかりの地点であると判断し、渋滞区
間５０の先頭を図１０(b) の破線で示すように当該交差
点７０まで戻す。
【００４７】なお、距離ｄ3 が交差点上流勢力範囲ｄ
TH2 以下であって、かつ交差点下流勢力範囲ｄTH3 以下
であると判別された場合には、たとえば図１０(c) に示
すように、２つの主要な交差点７５，７６のいずれにも
近い地点に、すでに求められている渋滞区間５０の先頭
があるものと判断し、いずれか近い方を選択してその交
差点に渋滞区間５０の先頭を変更する。図１０(c) の場
合には、交差点７５の方が近いから、渋滞区間５０の先
頭は破線で示すように交差点７５に変更される。
TH2 以下であって、かつ交差点下流勢力範囲ｄTH3 以下
であると判別された場合には、たとえば図１０(c) に示
すように、２つの主要な交差点７５，７６のいずれにも
近い地点に、すでに求められている渋滞区間５０の先頭
があるものと判断し、いずれか近い方を選択してその交
差点に渋滞区間５０の先頭を変更する。図１０(c) の場
合には、交差点７５の方が近いから、渋滞区間５０の先
頭は破線で示すように交差点７５に変更される。
【００４８】また、渋滞区間５０の先頭を主要な交差点
に補正するのであれば、当然に、渋滞区間５０の末尾も
主要な交差点に補正する方が好ましい。本実施形態で
は、次の条件が満足された場合には、渋滞区間５０の末
尾を主要な交差点に変更する。図１０(d) において、求
められた渋滞区間５０の末尾７７と、当該渋滞区間５０
が存在するリンクＬ３の上流に隣接するリンクＬ４内の
所定の車両感知器７８との間の距離ｄ4 を求め、この求
められた距離ｄ4 が所定のしきい値ｄTH4 以下であるか
否かを判別する。さらに、車両感知器７８の渋滞度ｗが
所定のしきい値ｗTH1 以上であるか否かを判別する。そ
の結果、距離ｄ4 が前記しきい値ｄTH4以下であって、
かつ渋滞度ｗが前記しきい値ｗTH1 以上であると判別さ
れた場合、破線で示すように、渋滞区間５０の末尾７７
を上流側のリンクＬ４の終点７９に変更する。
に補正するのであれば、当然に、渋滞区間５０の末尾も
主要な交差点に補正する方が好ましい。本実施形態で
は、次の条件が満足された場合には、渋滞区間５０の末
尾を主要な交差点に変更する。図１０(d) において、求
められた渋滞区間５０の末尾７７と、当該渋滞区間５０
が存在するリンクＬ３の上流に隣接するリンクＬ４内の
所定の車両感知器７８との間の距離ｄ4 を求め、この求
められた距離ｄ4 が所定のしきい値ｄTH4 以下であるか
否かを判別する。さらに、車両感知器７８の渋滞度ｗが
所定のしきい値ｗTH1 以上であるか否かを判別する。そ
の結果、距離ｄ4 が前記しきい値ｄTH4以下であって、
かつ渋滞度ｗが前記しきい値ｗTH1 以上であると判別さ
れた場合、破線で示すように、渋滞区間５０の末尾７７
を上流側のリンクＬ４の終点７９に変更する。
【００４９】渋滞長算出部３２は、以上のようにして求
められた渋滞区間に関し、次の条件が満足される場合に
は、２以上の渋滞区間を接続する。渋滞長算出部３２
は、地図メモリ７に格納されている車両感知器番号とリ
ンクとの位置関係を表すテーブルを参照し、同一リンク
内で近接している２以上の渋滞区間があるか否かを調べ
る。その結果、図１１(a) のように、リンクＬ５内に２
つの渋滞区間８０，８１がある場合、これら渋滞区間８
０，８１の間の距離ｄ5 を求める。そして、この距離ｄ
5 が所定の渋滞接続しきい値ｄTH5 以下であるか否かを
判別する。
められた渋滞区間に関し、次の条件が満足される場合に
は、２以上の渋滞区間を接続する。渋滞長算出部３２
は、地図メモリ７に格納されている車両感知器番号とリ
ンクとの位置関係を表すテーブルを参照し、同一リンク
内で近接している２以上の渋滞区間があるか否かを調べ
る。その結果、図１１(a) のように、リンクＬ５内に２
つの渋滞区間８０，８１がある場合、これら渋滞区間８
０，８１の間の距離ｄ5 を求める。そして、この距離ｄ
5 が所定の渋滞接続しきい値ｄTH5 以下であるか否かを
判別する。
【００５０】その結果、距離ｄ5 が渋滞接続しきい値ｄ
TH5 以下であると判別されると、各渋滞区間８０，８１
は実質的につながっていると判断し、図１１(b) のよう
に、各渋滞区間８０，８１を接続して１つの渋滞区間８
２とする。一方、距離ｄ5 が渋滞接続しきい値ｄTH5 よ
りも大きければ、各渋滞区間８０，８１は離れていると
判断し、接続は保留する。
TH5 以下であると判別されると、各渋滞区間８０，８１
は実質的につながっていると判断し、図１１(b) のよう
に、各渋滞区間８０，８１を接続して１つの渋滞区間８
２とする。一方、距離ｄ5 が渋滞接続しきい値ｄTH5 よ
りも大きければ、各渋滞区間８０，８１は離れていると
判断し、接続は保留する。
【００５１】また、渋滞長算出部３２は、前述のように
２つの渋滞区間８０，８１を接続して１つの渋滞区間８
２とした場合、当該渋滞区間８２の全長Ｑ(t0)が所定の
渋滞長下限値ｄmin 以下であるか否かを判別する。その
結果、全長Ｑ(t0)が渋滞長下限値ｄmin 以下であると判
別されると、渋滞はないものとみなし、当該渋滞区間８
２を記録から消去する。下限値ｄmin 以下の渋滞区間を
無視しても、実際の旅行時間にはほとんど影響がないか
らである。これにより、処理の簡素化を図ることができ
る。
２つの渋滞区間８０，８１を接続して１つの渋滞区間８
２とした場合、当該渋滞区間８２の全長Ｑ(t0)が所定の
渋滞長下限値ｄmin 以下であるか否かを判別する。その
結果、全長Ｑ(t0)が渋滞長下限値ｄmin 以下であると判
別されると、渋滞はないものとみなし、当該渋滞区間８
２を記録から消去する。下限値ｄmin 以下の渋滞区間を
無視しても、実際の旅行時間にはほとんど影響がないか
らである。これにより、処理の簡素化を図ることができ
る。
【００５２】渋滞長算出部３２は、さらに、算出された
渋滞区間の全長Ｑ(t0)から予測対象区間Ｒ0 の現在の渋
滞長QE(t0)を求める。より具体的には、図１２(a) のよ
うに、予測対象区間Ｒ0 のすべてが渋滞区間９０に含ま
れている場合には、当該予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 が
渋滞長QE(t0)として求められる。また、図１２(b) のよ
うに、予測対象区間Ｒ0 の一部が渋滞区間９１に含まれ
ている場合には、当該一部の長さが渋滞長QE(t0)として
求められる。さらに、予測対象区間Ｒ0 がまったく渋滞
区間９２に含まれていない場合には、渋滞長QE(t0)は零
とされる。
渋滞区間の全長Ｑ(t0)から予測対象区間Ｒ0 の現在の渋
滞長QE(t0)を求める。より具体的には、図１２(a) のよ
うに、予測対象区間Ｒ0 のすべてが渋滞区間９０に含ま
れている場合には、当該予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 が
渋滞長QE(t0)として求められる。また、図１２(b) のよ
うに、予測対象区間Ｒ0 の一部が渋滞区間９１に含まれ
ている場合には、当該一部の長さが渋滞長QE(t0)として
求められる。さらに、予測対象区間Ｒ0 がまったく渋滞
区間９２に含まれていない場合には、渋滞長QE(t0)は零
とされる。
【００５３】以上、交通情報演算部３０において求めら
れた上流区間Ｒ1 ，Ｒ2 およびＲ3からの現在の流出交
通量Ｖo1(t0)、Ｖo2(t0)およびＶo3(t0)、ならびに予測
対象区間Ｒ0 の現在の渋滞長QE(t0)は、旅行時間予測部
４０に与えられる。次に、図４の旅行時間予測部４０の
構成および処理について説明する。旅行時間予測部４０
は、交通情報演算部３０から与えられる流出交通量Ｖo1
(t0)、Ｖo2(t0)およびＶo3(t0)、渋滞長QE(t0)、ならび
に係数保持部２０に格納されている予測係数α，β１，
β２およびβ３を利用して、各リンクの旅行時間を予測
するためのものである。この目的達成のため、旅行時間
予測部４０には、流入量予測部４１、 流出量予測部４
２、渋滞長予測部４３および旅行時間算出部４４、なら
びに渋滞長補正部４５および流出量補正部４６が備えら
れている。
れた上流区間Ｒ1 ，Ｒ2 およびＲ3からの現在の流出交
通量Ｖo1(t0)、Ｖo2(t0)およびＶo3(t0)、ならびに予測
対象区間Ｒ0 の現在の渋滞長QE(t0)は、旅行時間予測部
４０に与えられる。次に、図４の旅行時間予測部４０の
構成および処理について説明する。旅行時間予測部４０
は、交通情報演算部３０から与えられる流出交通量Ｖo1
(t0)、Ｖo2(t0)およびＶo3(t0)、渋滞長QE(t0)、ならび
に係数保持部２０に格納されている予測係数α，β１，
β２およびβ３を利用して、各リンクの旅行時間を予測
するためのものである。この目的達成のため、旅行時間
予測部４０には、流入量予測部４１、 流出量予測部４
２、渋滞長予測部４３および旅行時間算出部４４、なら
びに渋滞長補正部４５および流出量補正部４６が備えら
れている。
【００５４】流入量予測部４１は、交通情報演算部３０
から与えられた現在の予測周期ｔ0における流出交通量
Ｖo1(t0)、Ｖo2(t0)およびＶo3(t0)、ならびに係数保持
部２０に格納されている予測係数α，β１，β２および
β３に基づいて、次の予測周期(t0+1)の間に予測対象区
間Ｒ0 に流入する交通流の単位時間当たりの交通量Ｖ i
(t0 +1) を予測するものである。以下では、この交通量
Ｖi (t0+1)を「予測流入交通量Ｖi (t0+1)」と呼ぶ。
から与えられた現在の予測周期ｔ0における流出交通量
Ｖo1(t0)、Ｖo2(t0)およびＶo3(t0)、ならびに係数保持
部２０に格納されている予測係数α，β１，β２および
β３に基づいて、次の予測周期(t0+1)の間に予測対象区
間Ｒ0 に流入する交通流の単位時間当たりの交通量Ｖ i
(t0 +1) を予測するものである。以下では、この交通量
Ｖi (t0+1)を「予測流入交通量Ｖi (t0+1)」と呼ぶ。
【００５５】予測対象区間Ｒ0 への流入交通量Ｖi は、
上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出した交通量Ｖo1，Ｖo2およ
びＶo3に対して一定の関係にあることは前述した。すな
わち、予測対象区間Ｒ0 への予測流入交通量Ｖi (t0+1)
は、下記(7) 式で表すことができる。 Ｖi (t0+1)＝α＋β１×Ｖo1(t0)＋β２×Ｖo2(t0)＋β３×Ｖo3(t0) ‥‥(7) 流入量予測部４１は、交通情報演算部３０から現在の流
出交通量Ｖo1(t0)，Ｖ o2(t0)およびＶo3(t0)が与えられ
ると、係数保持部２０から相関係数α，β１，β２およ
びβ３を読み出し、当該流出交通量Ｖo1(t0)，Ｖo2(t0)
およびＶo3(t0)、ならびに相関係数α，β１，β２およ
びβ３を前記(7) 式に代入する。これにより、次の予測
周期(t0+1)における予測対象区間Ｒ0 の予測流入交通量
Ｖi (t0+1)を得ることができる。算出された予測流入交
通量Ｖi (t0+1)は、流出量予測部４２および渋滞長予測
部４３に与えられる。
上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出した交通量Ｖo1，Ｖo2およ
びＶo3に対して一定の関係にあることは前述した。すな
わち、予測対象区間Ｒ0 への予測流入交通量Ｖi (t0+1)
は、下記(7) 式で表すことができる。 Ｖi (t0+1)＝α＋β１×Ｖo1(t0)＋β２×Ｖo2(t0)＋β３×Ｖo3(t0) ‥‥(7) 流入量予測部４１は、交通情報演算部３０から現在の流
出交通量Ｖo1(t0)，Ｖ o2(t0)およびＶo3(t0)が与えられ
ると、係数保持部２０から相関係数α，β１，β２およ
びβ３を読み出し、当該流出交通量Ｖo1(t0)，Ｖo2(t0)
およびＶo3(t0)、ならびに相関係数α，β１，β２およ
びβ３を前記(7) 式に代入する。これにより、次の予測
周期(t0+1)における予測対象区間Ｒ0 の予測流入交通量
Ｖi (t0+1)を得ることができる。算出された予測流入交
通量Ｖi (t0+1)は、流出量予測部４２および渋滞長予測
部４３に与えられる。
【００５６】流出量予測部４２は、予測対象区間Ｒ0 の
現在の車両存在台数、流入量予測部４１で算出された予
測対象区間Ｒ0 の予測流入交通量Ｖi (t0+1)、および交
通情報演算部３０から与えられる予測対象区間Ｒ0 の現
在の渋滞長QE(t0)に基づいて、次の予測周期(t0+1)に予
測対象区間Ｒ0 から流出する交通流の単位時間当たりの
交通量Ｖo (t0 +1) を予測するものである。以下では、
この交通量Ｖo (t0 +1) を「予測流出交通量Ｖo (t0 +
1) 」と呼ぶ。
現在の車両存在台数、流入量予測部４１で算出された予
測対象区間Ｒ0 の予測流入交通量Ｖi (t0+1)、および交
通情報演算部３０から与えられる予測対象区間Ｒ0 の現
在の渋滞長QE(t0)に基づいて、次の予測周期(t0+1)に予
測対象区間Ｒ0 から流出する交通流の単位時間当たりの
交通量Ｖo (t0 +1) を予測するものである。以下では、
この交通量Ｖo (t0 +1) を「予測流出交通量Ｖo (t0 +
1) 」と呼ぶ。
【００５７】予測流出交通量Ｖo (t0 +1) は、現在の渋
滞長QE(t0+1)および予測対象区間Ｒ 0 の全長ｒ0 に応じ
て異なる。より具体的には、予測流出交通量Ｖo (t0 +
1) は、現在の渋滞長QE(t0+1)および予測対象区間Ｒ0
の全長ｒ0 と車両４が予測周期ｔ0 の間に移動する距離
ｄ6 との大小関係に応じて異なる。車両４が予測周期ｔ
0 の間に移動する距離ｄ6 は、一般に、下記(8) 式で表
される。なお、下記(8) 式において、Ｓf は渋滞がない
箇所を走行する車両の自由速度である。
滞長QE(t0+1)および予測対象区間Ｒ 0 の全長ｒ0 に応じ
て異なる。より具体的には、予測流出交通量Ｖo (t0 +
1) は、現在の渋滞長QE(t0+1)および予測対象区間Ｒ0
の全長ｒ0 と車両４が予測周期ｔ0 の間に移動する距離
ｄ6 との大小関係に応じて異なる。車両４が予測周期ｔ
0 の間に移動する距離ｄ6 は、一般に、下記(8) 式で表
される。なお、下記(8) 式において、Ｓf は渋滞がない
箇所を走行する車両の自由速度である。
【００５８】 ｄ6 ＝Ｓf ×ｔ0 ‥‥(8) ここで、距離ｄ6 よりも渋滞長QE(t0)の方が長い場合
は、その渋滞部の一部の車両のみが予測対象区間Ｒ0 か
ら流出することになる。したがって、この場合には、予
測流出交通量Ｖo (t0 +1) は下記(9) 式に示すようにし
て求められる。下記(9) 式において、ｋ1 は渋滞部にお
ける車両密度である。
は、その渋滞部の一部の車両のみが予測対象区間Ｒ0 か
ら流出することになる。したがって、この場合には、予
測流出交通量Ｖo (t0 +1) は下記(9) 式に示すようにし
て求められる。下記(9) 式において、ｋ1 は渋滞部にお
ける車両密度である。
【００５９】 Ｖo (t0 +1) ＝（Ｓf ×ｔ0 ×ｋ1 ）／ｔ0 ＝Ｓf ×ｋ1 ‥‥(9) 一方、距離ｄ6 よりも現在の渋滞長QE(t0)の方が短い場
合には、その渋滞部のすべての車両が予測対象区間Ｒ0
から流出する。また、予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 が前
記距離ｄ6 以上であれば、前記渋滞部の車両に加えて、
全長ｒ0 に相当する非渋滞部の車両が予測対象区間Ｒ0
から流出する。一方、全長ｒ0 が前記距離Ｒ6 よりも短
ければ、予測対象区間Ｒ0 内の車両はもちろん、上流区
間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出した車両が予測対象区間Ｒ0 を通
過して予測対象区間Ｒ0 から流出する。
合には、その渋滞部のすべての車両が予測対象区間Ｒ0
から流出する。また、予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 が前
記距離ｄ6 以上であれば、前記渋滞部の車両に加えて、
全長ｒ0 に相当する非渋滞部の車両が予測対象区間Ｒ0
から流出する。一方、全長ｒ0 が前記距離Ｒ6 よりも短
ければ、予測対象区間Ｒ0 内の車両はもちろん、上流区
間Ｒ1 〜Ｒ3 から流出した車両が予測対象区間Ｒ0 を通
過して予測対象区間Ｒ0 から流出する。
【００６０】したがって、距離ｄ6 よりも現在の渋滞長
QE(t0)の方が短く、かつ予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 が
距離ｄ6 以上であれば、予測流出交通量Ｖo (t0 +1) は
下記(10)式に示すようにして求められる。また、距離ｄ
6 よりも現在の渋滞長QE(t0)の方が短く、かつ全長ｒ0
が距離ｄ6 よりも短ければ、予測流出交通量Ｖo (t0+1)
は下記(11)式に示すようにして求められる。なお、下
記(10)式および(11)式において、ｋ2 は非渋滞部におけ
る車両密度である。
QE(t0)の方が短く、かつ予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 が
距離ｄ6 以上であれば、予測流出交通量Ｖo (t0 +1) は
下記(10)式に示すようにして求められる。また、距離ｄ
6 よりも現在の渋滞長QE(t0)の方が短く、かつ全長ｒ0
が距離ｄ6 よりも短ければ、予測流出交通量Ｖo (t0+1)
は下記(11)式に示すようにして求められる。なお、下
記(10)式および(11)式において、ｋ2 は非渋滞部におけ
る車両密度である。
【００６１】
【数２】
【００６２】なお、算出された予測流出交通量Ｖo (t0
+1) が統計的に求められた上限値Ｖ omaxよりも大きい場
合には、下記(12)式に示すように、予測流出交通量Ｖo
(t0+1) を上限値Ｖomaxに収束させる。 Ｖo (t0 +1) ＝Ｖomax ‥‥(12) このようにして、予測対象区間Ｒ0 からの次の予測周期
(t0+1)における予測流出交通量Ｖo (t0 +1) が算出され
る。算出された予測流出交通量Ｖo (t0 +1) は、渋滞長
予測部４３に与えられる。
+1) が統計的に求められた上限値Ｖ omaxよりも大きい場
合には、下記(12)式に示すように、予測流出交通量Ｖo
(t0+1) を上限値Ｖomaxに収束させる。 Ｖo (t0 +1) ＝Ｖomax ‥‥(12) このようにして、予測対象区間Ｒ0 からの次の予測周期
(t0+1)における予測流出交通量Ｖo (t0 +1) が算出され
る。算出された予測流出交通量Ｖo (t0 +1) は、渋滞長
予測部４３に与えられる。
【００６３】渋滞長予測部４３は、予測対象区間Ｒ0 の
次の予測周期(t0+1)における渋滞長QE(t0+1)を予測する
ためのものである。以下では、この渋滞長QE(t0+1)を
「予測渋滞長QE(t0+1)」と呼ぶ。渋滞長予測部４３で
は、この予測に際し、予測対象区間Ｒ0 の途中で交通流
の流入／流出はないとする存在台数保存則が成立するこ
とを前提する。すなわち、次の予測周期(t0+1)における
予測対象区間Ｒ0 の存在台数は、当該予測対象区間Ｒ0
の現在の存在台数に予測流入交通量Ｖi (t0+1)と予測流
出交通量Ｖo (t0+1)との差を加算した結果に等しい、と
いうことが前提にされている。したがって、この前提内
容を式で表現すると、下記(13)式に示すようになる。
次の予測周期(t0+1)における渋滞長QE(t0+1)を予測する
ためのものである。以下では、この渋滞長QE(t0+1)を
「予測渋滞長QE(t0+1)」と呼ぶ。渋滞長予測部４３で
は、この予測に際し、予測対象区間Ｒ0 の途中で交通流
の流入／流出はないとする存在台数保存則が成立するこ
とを前提する。すなわち、次の予測周期(t0+1)における
予測対象区間Ｒ0 の存在台数は、当該予測対象区間Ｒ0
の現在の存在台数に予測流入交通量Ｖi (t0+1)と予測流
出交通量Ｖo (t0+1)との差を加算した結果に等しい、と
いうことが前提にされている。したがって、この前提内
容を式で表現すると、下記(13)式に示すようになる。
【００６４】 k1×QE(t0+1)＋k2×｛R1−QE(t0+1)｝＝ k1×QE(t0)＋k2×｛R1−QE(t0)｝＋｛Ｖi (t0+1)−Ｖo (t0+1)｝×ｔ0 ‥‥(13) この(13)式をQE(t0+1)で整理すれば、下記(14)式に示す
ようになる。 QE(t0+1)＝QE(t0)＋｛Ｖi (t0+1)−Ｖo (t0+1)｝×ｔ0 ／(k1 −k2) ‥‥(14) したがって、交通情報演算部３０から与えられる予測対
象区間Ｒ0 の現在の渋滞長QE(t0)、ならびに流入量予測
部４１および流出量予測部４２からそれぞれ与えられる
予測流入交通量Ｖi (t0+1)および予測流出交通量Ｖo (t
0+1)を前記(13)式に代入すれば、次の予測周期(t0+1)に
おける予測対象区間Ｒ0 の予測渋滞長QE(t0+1)を予測す
ることができる。
ようになる。 QE(t0+1)＝QE(t0)＋｛Ｖi (t0+1)−Ｖo (t0+1)｝×ｔ0 ／(k1 −k2) ‥‥(14) したがって、交通情報演算部３０から与えられる予測対
象区間Ｒ0 の現在の渋滞長QE(t0)、ならびに流入量予測
部４１および流出量予測部４２からそれぞれ与えられる
予測流入交通量Ｖi (t0+1)および予測流出交通量Ｖo (t
0+1)を前記(13)式に代入すれば、次の予測周期(t0+1)に
おける予測対象区間Ｒ0 の予測渋滞長QE(t0+1)を予測す
ることができる。
【００６５】ところで、予測流入交通量Ｖi (t0+1)の方
が予測流出交通量Ｖo (t0+1)よりも大きい場合には、前
記算出される予測渋滞長QE(t0+1)は、予測対象区間Ｒ0
の全長ｒ0 を越えるときがある。より具体的には、たと
えば予測対象区間Ｒ0 の中間付近が渋滞の末尾であるよ
うな場合には、予測対象区間Ｒ0 には上流区間Ｒ1 〜Ｒ
3 から多数の車両が流入してくるのに予測対象区間Ｒ0
内の車両はほとんど流出しないということが考えられ
る。このような場合、予測渋滞長QE(t0+1)は予測対象区
間Ｒ0 の全長ｒ0 を越えるため、これを補正する必要が
ある。
が予測流出交通量Ｖo (t0+1)よりも大きい場合には、前
記算出される予測渋滞長QE(t0+1)は、予測対象区間Ｒ0
の全長ｒ0 を越えるときがある。より具体的には、たと
えば予測対象区間Ｒ0 の中間付近が渋滞の末尾であるよ
うな場合には、予測対象区間Ｒ0 には上流区間Ｒ1 〜Ｒ
3 から多数の車両が流入してくるのに予測対象区間Ｒ0
内の車両はほとんど流出しないということが考えられ
る。このような場合、予測渋滞長QE(t0+1)は予測対象区
間Ｒ0 の全長ｒ0 を越えるため、これを補正する必要が
ある。
【００６６】そこで、渋滞長予測部４３は、予測渋滞長
QE(t0+1)が全長ｒ0 よりも長いか否かを判別する。その
結果、予測渋滞長QE(t0+1)が全長ｒ0 以下であると判別
されると、補正は不要なので、予測渋滞長QE(t0+1)を旅
行時間算出部４４に直接与える。一方、予測渋滞長QE(t
0+1)が全長ｒ0 よりも長いと判別されると、予測渋滞長
QE(t0+1)を補正するために、予測渋滞長QE(t0+1)をいっ
たん渋滞長補正部４５に与える。
QE(t0+1)が全長ｒ0 よりも長いか否かを判別する。その
結果、予測渋滞長QE(t0+1)が全長ｒ0 以下であると判別
されると、補正は不要なので、予測渋滞長QE(t0+1)を旅
行時間算出部４４に直接与える。一方、予測渋滞長QE(t
0+1)が全長ｒ0 よりも長いと判別されると、予測渋滞長
QE(t0+1)を補正するために、予測渋滞長QE(t0+1)をいっ
たん渋滞長補正部４５に与える。
【００６７】渋滞長補正部４５は、予測渋滞長QE(t0+1)
が全長ｒ0 からはみ出た長さである溢れ台数ΔＹを下記
(15)式に従って算出する。 ΔＹ＝ｋ×｛QE(t0+1)−ｒ0 ｝ ‥‥(15) 渋滞長補正部４５は、溢れ台数ΔＹが算出されると、当
該予測渋滞長QE(t0+1)の補正を開始する。すなわち、予
測渋滞長QE(t0+1)を予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ 0 と同じ
長さに補正する。また、前記溢れ台数ΔＹを上流区間Ｒ
1 〜Ｒ3 に戻す。このとき、上流区間Ｒ1 ，Ｒ2 または
Ｒ3 にそれぞれ対応する回帰係数β１，β２またはβ３
に応じて戻すべき補正渋滞長ΔＱを決定する。すなわ
ち、回帰係数がβ１の上流区間Ｒ1 に戻すべき補正渋滞
長ΔＱ1 は、下記(16)式および(17)式に従って算出され
る。
が全長ｒ0 からはみ出た長さである溢れ台数ΔＹを下記
(15)式に従って算出する。 ΔＹ＝ｋ×｛QE(t0+1)−ｒ0 ｝ ‥‥(15) 渋滞長補正部４５は、溢れ台数ΔＹが算出されると、当
該予測渋滞長QE(t0+1)の補正を開始する。すなわち、予
測渋滞長QE(t0+1)を予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ 0 と同じ
長さに補正する。また、前記溢れ台数ΔＹを上流区間Ｒ
1 〜Ｒ3 に戻す。このとき、上流区間Ｒ1 ，Ｒ2 または
Ｒ3 にそれぞれ対応する回帰係数β１，β２またはβ３
に応じて戻すべき補正渋滞長ΔＱを決定する。すなわ
ち、回帰係数がβ１の上流区間Ｒ1 に戻すべき補正渋滞
長ΔＱ1 は、下記(16)式および(17)式に従って算出され
る。
【００６８】 ΔＤ＝〔β１×Ｖo1(t0)／｛Ｖi (t0+1)−α｝〕×ΔＹ ‥‥(16) ΔＱ1 ＝ΔＤ／Ｋ ‥‥(17) 同様に、他の上流区間Ｒ2 およびＲ3 に対しても補正渋
滞長ΔＱ2 およびΔＱ 3 を算出する。そして、この算出
された補正渋滞長ΔＱ1 ，ΔＱ2 およびΔＱ3だけ上流
区間Ｒ1 ，Ｒ2 およびＲ3 にそれぞれ戻される。
滞長ΔＱ2 およびΔＱ 3 を算出する。そして、この算出
された補正渋滞長ΔＱ1 ，ΔＱ2 およびΔＱ3だけ上流
区間Ｒ1 ，Ｒ2 およびＲ3 にそれぞれ戻される。
【００６９】予測渋滞長QE(t0+1)が予測対象区間Ｒ0 の
全長ｒ0 よりも長い場合、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 からの予
測流出交通量Ｖo (t0+1)は、先詰まりの影響により実質
的に低下しているはずである。具体的には、上流区間Ｒ
1 〜Ｒ3 に戻される分だけ予測流出交通量Ｖo (t0+1)が
低下する。そこで、本実施形態では、流出量法制部４６
７により上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 の予測流出交通量Ｖo (t0+
1)が補正される。具体的には、上流区間Ｒ1 の予測流出
交通量Ｖo1(t0+1)は、下記(18)式に従って補正される。
全長ｒ0 よりも長い場合、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 からの予
測流出交通量Ｖo (t0+1)は、先詰まりの影響により実質
的に低下しているはずである。具体的には、上流区間Ｒ
1 〜Ｒ3 に戻される分だけ予測流出交通量Ｖo (t0+1)が
低下する。そこで、本実施形態では、流出量法制部４６
７により上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 の予測流出交通量Ｖo (t0+
1)が補正される。具体的には、上流区間Ｒ1 の予測流出
交通量Ｖo1(t0+1)は、下記(18)式に従って補正される。
【００７０】 Ｖo1(t0+1)＝Ｖo1(t0+1)−ΔＱ1 ／ｔ0 ‥‥(18) 同様に、他の上流区間Ｒ2 およびＲ3 に対しても予測流
出交通量Ｖo2(t0+1)およびＶo3(t0+1)が補正される。こ
のようにして予測渋滞長QE(t0+1)および予測流出交通量
Ｖo (t0+1)が得られると、当該予測渋滞長QE(t0+1)およ
び予測流出交通量Ｖo (t0+1)は、旅行時間算出部４４に
与えられる。
出交通量Ｖo2(t0+1)およびＶo3(t0+1)が補正される。こ
のようにして予測渋滞長QE(t0+1)および予測流出交通量
Ｖo (t0+1)が得られると、当該予測渋滞長QE(t0+1)およ
び予測流出交通量Ｖo (t0+1)は、旅行時間算出部４４に
与えられる。
【００７１】旅行時間算出部４４は、渋滞長予測部４３
および流出量予測部４２からそぞれ与えられる予測渋滞
長QE(t0+1)および予測流出交通量Ｖo (t0+1)に基づき、
砂時計モデルを適用し、次の予測周期(t0+1)における予
測対象区間Ｒ0 の旅行時間ＴＲ(t0+1)が予測される。以
下では、この旅行時間ＴＲ(t0+1)を「予測旅行時間ＴＲ
(t0+1)」と呼ぶ。
および流出量予測部４２からそぞれ与えられる予測渋滞
長QE(t0+1)および予測流出交通量Ｖo (t0+1)に基づき、
砂時計モデルを適用し、次の予測周期(t0+1)における予
測対象区間Ｒ0 の旅行時間ＴＲ(t0+1)が予測される。以
下では、この旅行時間ＴＲ(t0+1)を「予測旅行時間ＴＲ
(t0+1)」と呼ぶ。
【００７２】砂時計モデルは、砂時計の砂が流出部から
少しずつ落ちていくのに見立てて渋滞が捌ける時間を求
めるための手法である。より具体的には、予測対象区間
Ｒ0を渋滞部と非渋滞部とに分け、各部において渋滞が
捌ける時間を求める。渋滞部において渋滞が捌ける時間
Ｔｆ(t0+1)は、当該渋滞部に存在する車両台数Ｍｊ(t0+
1)を予測対象区間Ｒ0 の予測流出交通量Ｖo (t0+1)で除
することにより得ることができる。前記渋滞部に存在す
る車両存在台数Ｍｊ(t0+1)は、予測対象区間Ｒ0 の予測
渋滞長QE(t0+1)と渋滞部密度ｋとの積により得ることが
できる。すなわち、前記時間Ｔｆ(t0+1)は、下記(19)式
に従って求められる。
少しずつ落ちていくのに見立てて渋滞が捌ける時間を求
めるための手法である。より具体的には、予測対象区間
Ｒ0を渋滞部と非渋滞部とに分け、各部において渋滞が
捌ける時間を求める。渋滞部において渋滞が捌ける時間
Ｔｆ(t0+1)は、当該渋滞部に存在する車両台数Ｍｊ(t0+
1)を予測対象区間Ｒ0 の予測流出交通量Ｖo (t0+1)で除
することにより得ることができる。前記渋滞部に存在す
る車両存在台数Ｍｊ(t0+1)は、予測対象区間Ｒ0 の予測
渋滞長QE(t0+1)と渋滞部密度ｋとの積により得ることが
できる。すなわち、前記時間Ｔｆ(t0+1)は、下記(19)式
に従って求められる。
【００７３】 Ｔｆ(t0+1)＝Ｍｊ(t0+1)／Ｖo (t0+1)＝｛QE(t0+1)×ｋ｝／Ｖo (t0+1) ‥‥(19) また、非渋滞部において渋滞が捌ける時間Ｔｅ(t0+1)
は、下記(20)式に示すように、非渋滞部の長さｒe を車
両自由速度Ｓf で除することにより得ることができる。
非渋滞部の長さｒe は、予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 か
ら予測渋滞長QE(t 0+1)を差し引いたものに相当する。
は、下記(20)式に示すように、非渋滞部の長さｒe を車
両自由速度Ｓf で除することにより得ることができる。
非渋滞部の長さｒe は、予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 か
ら予測渋滞長QE(t 0+1)を差し引いたものに相当する。
【００７４】 Ｔｅ(t0+1)＝ｒe ／Ｓf ＝｛ｒ0 −QE(t0+1)｝／Ｓf ‥‥(20) そして、これら各部において求められた渋滞が捌ける時
間Ｔｆ(t0+1)およびＴｅ(t0+1)が下記(21)式に示すよう
に加算され、予測対象区間Ｒ0 の予測旅行時間ＴＲ(t0+
1)が求められる。 ＴＲ(t0+1)＝Ｔｆ(t0+1)＋Ｔｅ(t0+1) ‥‥(21) 制御装置８は、以上のような処理をサービスエリア内の
すべての区間を予測対象区間として同時に実行する。そ
の結果、サービスエリア内のすべての区間の予測旅行時
間ＴＲ(t0+1)を得ることができる。
間Ｔｆ(t0+1)およびＴｅ(t0+1)が下記(21)式に示すよう
に加算され、予測対象区間Ｒ0 の予測旅行時間ＴＲ(t0+
1)が求められる。 ＴＲ(t0+1)＝Ｔｆ(t0+1)＋Ｔｅ(t0+1) ‥‥(21) 制御装置８は、以上のような処理をサービスエリア内の
すべての区間を予測対象区間として同時に実行する。そ
の結果、サービスエリア内のすべての区間の予測旅行時
間ＴＲ(t0+1)を得ることができる。
【００７５】このようにしてすべての区間について予測
旅行時間ＴＲ(t0+1)を算出した後、これをリンクの予測
旅行時間ＴＬ(t0+1)とするために、これら予測旅行時間
ＴＲ(t0+1)を同一リンクでまとめる。より具体的には、
旅行時間算出部４４は、地図メモリ７に格納されている
車両感知器番号とリンクとの位置関係を表すテーブルを
参照し、同一リンク内に含まれる区間を各リンクごとに
特定する。そして、各リンクに含まれる区間の予測旅行
時間ＴＲ(t0+1)を加算する。これにより、各リンクの予
測旅行時間ＴＬ(t0+1)を得ることができる。
旅行時間ＴＲ(t0+1)を算出した後、これをリンクの予測
旅行時間ＴＬ(t0+1)とするために、これら予測旅行時間
ＴＲ(t0+1)を同一リンクでまとめる。より具体的には、
旅行時間算出部４４は、地図メモリ７に格納されている
車両感知器番号とリンクとの位置関係を表すテーブルを
参照し、同一リンク内に含まれる区間を各リンクごとに
特定する。そして、各リンクに含まれる区間の予測旅行
時間ＴＲ(t0+1)を加算する。これにより、各リンクの予
測旅行時間ＴＬ(t0+1)を得ることができる。
【００７６】図１３は、前述の旅行時間の予測処理につ
いてまとめて説明するためのフローチャートである。交
通情報演算部３０は、周期を決定するｉを初期化した後
（ステップＳ１）、交通状況を把握するために、車両感
知器１から与えられている出力を予測周期(t0+i)にわた
って取り込み、当該出力に基づいて当該予測周期(t0+i)
における予測対象区間Ｒ0 の流出交通量Ｖo (t0+i)およ
び渋滞長QE(t0+i)を算出する（ステップＳ２）。この算
出された流出交通量Ｖo (t0+i)および渋滞長QE(t0+i)
は、旅行時間予測部４０に与えられる。
いてまとめて説明するためのフローチャートである。交
通情報演算部３０は、周期を決定するｉを初期化した後
（ステップＳ１）、交通状況を把握するために、車両感
知器１から与えられている出力を予測周期(t0+i)にわた
って取り込み、当該出力に基づいて当該予測周期(t0+i)
における予測対象区間Ｒ0 の流出交通量Ｖo (t0+i)およ
び渋滞長QE(t0+i)を算出する（ステップＳ２）。この算
出された流出交通量Ｖo (t0+i)および渋滞長QE(t0+i)
は、旅行時間予測部４０に与えられる。
【００７７】旅行時間予測部４０では、予測周期(t0+i)
における流出交通量Ｖo (t0+i)、ならびに係数保持部２
０に保持されている相関係数α，β１，β２およびβ３
に基づいて、次の予測周期(t0+i+1)における予測対象区
間Ｒ0 への予測流入交通量Ｖ i (t0+i+1)が予測される
（ステップＳ３）。その後、予測周期(t0+i)の渋滞長QE
(t0+i)に基づいて当該予測周期(t0+i)における車両存在
台数が割り出され、この割り出された車両存在台数およ
び予測流入交通量Ｖi (t0+i+1)に基づいて、次の予測周
期(t0+i+1)における予測対象区間Ｒ 0 からの予測流出交
通量Ｖo (t0+i+1)が予測される（ステップＳ４）。
における流出交通量Ｖo (t0+i)、ならびに係数保持部２
０に保持されている相関係数α，β１，β２およびβ３
に基づいて、次の予測周期(t0+i+1)における予測対象区
間Ｒ0 への予測流入交通量Ｖ i (t0+i+1)が予測される
（ステップＳ３）。その後、予測周期(t0+i)の渋滞長QE
(t0+i)に基づいて当該予測周期(t0+i)における車両存在
台数が割り出され、この割り出された車両存在台数およ
び予測流入交通量Ｖi (t0+i+1)に基づいて、次の予測周
期(t0+i+1)における予測対象区間Ｒ 0 からの予測流出交
通量Ｖo (t0+i+1)が予測される（ステップＳ４）。
【００７８】その後、予測対象区間Ｒ0 の渋滞長の変化
を調べるために、存在台数保存則が成立することを前提
として、予測周期(t0+i)における車両存在台数、予測周
期(t 0+i+1)における予測流入交通量Ｖi (t0+i+1)および
予測流出交通量Ｖo (t0+i+1)に基づいて、予測周期(t0+
i+1)における予測対象区間Ｒ0 の予測渋滞長QE(t0+i+1)
が予測される（ステップＳ５）。
を調べるために、存在台数保存則が成立することを前提
として、予測周期(t0+i)における車両存在台数、予測周
期(t 0+i+1)における予測流入交通量Ｖi (t0+i+1)および
予測流出交通量Ｖo (t0+i+1)に基づいて、予測周期(t0+
i+1)における予測対象区間Ｒ0 の予測渋滞長QE(t0+i+1)
が予測される（ステップＳ５）。
【００７９】ところで、予測渋滞長QE(t0+i+1)は、場合
によっては、予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 を越える。そ
こで、このような場合には、予測渋滞長QE(t0+i+1)を予
測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 に強制的に補正し、残りの溢
れ台数ΔＹを当該予測対象区間Ｒ0 の上流区間Ｒ1 〜Ｒ
3 に戻し、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 の予測流出交通量Ｖo(t0
+i+1)をその溢れ台数ΔＹの戻すべき補正渋滞長ΔＱに
応じて補正する（ステップＳ６）。
によっては、予測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 を越える。そ
こで、このような場合には、予測渋滞長QE(t0+i+1)を予
測対象区間Ｒ0 の全長ｒ0 に強制的に補正し、残りの溢
れ台数ΔＹを当該予測対象区間Ｒ0 の上流区間Ｒ1 〜Ｒ
3 に戻し、上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 の予測流出交通量Ｖo(t0
+i+1)をその溢れ台数ΔＹの戻すべき補正渋滞長ΔＱに
応じて補正する（ステップＳ６）。
【００８０】その後、最終的に求められた予測渋滞長QE
(t0+i+1)および予測流出交通量Ｖo(t0+i+1)に基づい
て、砂時計モデルを適用し、予測周期(t0+i+1)における
予測対象区間Ｒ0 の予測旅行時間ＴＲ(t0+i+1)を予測す
る（ステップＳ７）。以上のような処理は、サービスエ
リア内のすべての区間を予測対象区間として同時に実行
される。
(t0+i+1)および予測流出交通量Ｖo(t0+i+1)に基づい
て、砂時計モデルを適用し、予測周期(t0+i+1)における
予測対象区間Ｒ0 の予測旅行時間ＴＲ(t0+i+1)を予測す
る（ステップＳ７）。以上のような処理は、サービスエ
リア内のすべての区間を予測対象区間として同時に実行
される。
【００８１】その後、予測された予測旅行時間ＴＲ(t0+
i+1)を同一リンクごとにまとめて加算し、リンクの予測
旅行時間ＴＬ(t0+i+1)を算出する（ステップＳ８）。次
いで、予め定める時間が経過したか否かを判断するため
に、最終予測時間に達したか否かが判別される（ステッ
プＳ９）。その結果、最終予測時間にはまだ達していな
いと判別されると、ｉがインクリメントされ（ステップ
Ｓ１０）、ステップＳ２からの処理が繰り返される。一
方、最終予測時間に達したと判別されると、この処理は
終了する。
i+1)を同一リンクごとにまとめて加算し、リンクの予測
旅行時間ＴＬ(t0+i+1)を算出する（ステップＳ８）。次
いで、予め定める時間が経過したか否かを判断するため
に、最終予測時間に達したか否かが判別される（ステッ
プＳ９）。その結果、最終予測時間にはまだ達していな
いと判別されると、ｉがインクリメントされ（ステップ
Ｓ１０）、ステップＳ２からの処理が繰り返される。一
方、最終予測時間に達したと判別されると、この処理は
終了する。
【００８２】次に、本実施形態にかかる旅行時間の予測
に関する実験結果について説明する。今回は、次のお
よびの実験を行った。 車両１台１台の挙動を再現できる交通流ミクロシミュ
レータを用いた評価 図１４に示す５つの交差点を含む道路ネットワークにお
いて、各交差点をつなぐ線ベクトルをリンクＬ1 〜Ｌ6
とし、リンク始点側およびリンク終点側にそれぞれ対と
されている流入用感知器１ａおよび流出用感知器１ｂを
設置した。すなわち、リンクＬと区間とを一致させてい
る。この状態において、30分後の地点ＡＢ間の旅行時間
を予測し、その予測誤差を算出した。このとき、(i) 非
飽和および(ii)近飽和の２つのケースで行った。下記表
１は、本実験の結果である。
に関する実験結果について説明する。今回は、次のお
よびの実験を行った。 車両１台１台の挙動を再現できる交通流ミクロシミュ
レータを用いた評価 図１４に示す５つの交差点を含む道路ネットワークにお
いて、各交差点をつなぐ線ベクトルをリンクＬ1 〜Ｌ6
とし、リンク始点側およびリンク終点側にそれぞれ対と
されている流入用感知器１ａおよび流出用感知器１ｂを
設置した。すなわち、リンクＬと区間とを一致させてい
る。この状態において、30分後の地点ＡＢ間の旅行時間
を予測し、その予測誤差を算出した。このとき、(i) 非
飽和および(ii)近飽和の２つのケースで行った。下記表
１は、本実験の結果である。
【００８３】
【表１】
【００８４】この表１を見てもわかるように、予測誤差
は非常に小さい値となった。これにより、本実施形態に
かかる旅行時間の予測手法が効果的であることが実証さ
れた。なお、非飽和とは、渋滞がない状態のことをい
い、交差点への進入需要交通量より交差点での処理可能
交通量が大きい場合をいう。また、近飽和とは、交差点
への進入需要交通量と交差点での処理可能交通量とがほ
ぼ等しい状態のことをいい、渋滞は１回の青信号でぎり
ぎり捌けるような状態である。 商業地区（約３ｋｍ四方）で収集した車両感知器の出
力に基づく評価 本実験は、１時間の間に50台／時から800 台／時まで交
通量が急激に変化する朝の通勤時間帯を対象として行っ
た。図１５は、その実験結果である。なお、図１５にお
いて、観測値Ｍ１が０のときは観測データがないことを
示している。この図１５を見ると、観測値Ｍ１と予測値
Ｍ２とはほとんど同じ軌跡を辿っていることがわかる。
また、この場合の予測誤差は、約16.5(%) であった。
は非常に小さい値となった。これにより、本実施形態に
かかる旅行時間の予測手法が効果的であることが実証さ
れた。なお、非飽和とは、渋滞がない状態のことをい
い、交差点への進入需要交通量より交差点での処理可能
交通量が大きい場合をいう。また、近飽和とは、交差点
への進入需要交通量と交差点での処理可能交通量とがほ
ぼ等しい状態のことをいい、渋滞は１回の青信号でぎり
ぎり捌けるような状態である。 商業地区（約３ｋｍ四方）で収集した車両感知器の出
力に基づく評価 本実験は、１時間の間に50台／時から800 台／時まで交
通量が急激に変化する朝の通勤時間帯を対象として行っ
た。図１５は、その実験結果である。なお、図１５にお
いて、観測値Ｍ１が０のときは観測データがないことを
示している。この図１５を見ると、観測値Ｍ１と予測値
Ｍ２とはほとんど同じ軌跡を辿っていることがわかる。
また、この場合の予測誤差は、約16.5(%) であった。
【００８５】このように、本実験においても、本実施形
態にかかる旅行時間の予測に効果があることが実証され
た。以上のように本実施形態によれば、予測対象区間Ｒ
0 の将来の交通状況を上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 の交通流の挙
動に基づいて予測しているから、道路ネットワークを交
通流が伝搬していく様子を再現できる。したがって、た
とえ事故や通勤時間帯のように交通状況が急激に変化す
る場合であっても、これらの現象に良好に対応でき、リ
ンクの旅行時間を高精度に予測できる。
態にかかる旅行時間の予測に効果があることが実証され
た。以上のように本実施形態によれば、予測対象区間Ｒ
0 の将来の交通状況を上流区間Ｒ1 〜Ｒ3 の交通流の挙
動に基づいて予測しているから、道路ネットワークを交
通流が伝搬していく様子を再現できる。したがって、た
とえ事故や通勤時間帯のように交通状況が急激に変化す
る場合であっても、これらの現象に良好に対応でき、リ
ンクの旅行時間を高精度に予測できる。
【００８６】また、この高精度に予測されたリンクの旅
行時間ＴＬ(t0+1)を情報表示板３にて表示してユーザに
提供しているから、交通流の一極集中が回避され、渋滞
の軽減を図ることができる。その結果、渋滞による経済
的な損失の低減、および排気ガスの環境に与える影響の
低減などを図ることができる。さらに、予測対象区間Ｒ
0 の予測旅行時間ＴＲ(t0+1)を、現実の交通状況に近い
状況をモデル化したいわゆる砂時計モデルを適用して予
測しているから、より高精度に旅行時間の予測を行うこ
とができる。
行時間ＴＬ(t0+1)を情報表示板３にて表示してユーザに
提供しているから、交通流の一極集中が回避され、渋滞
の軽減を図ることができる。その結果、渋滞による経済
的な損失の低減、および排気ガスの環境に与える影響の
低減などを図ることができる。さらに、予測対象区間Ｒ
0 の予測旅行時間ＴＲ(t0+1)を、現実の交通状況に近い
状況をモデル化したいわゆる砂時計モデルを適用して予
測しているから、より高精度に旅行時間の予測を行うこ
とができる。
【００８７】本発明の実施の形態の説明は以上のとおり
であるが、本発明は前述の実施形態に限定されるもので
はない。たとえば前記実施形態では、リンクの予測旅行
時間ＴＬ(t0+1)を提供する手段として情報表示板３を適
用する場合について説明している。しかし、このような
手段としては、その他に、ラジオ、自動車／形態電話
網、ファクシミリ装置、ケーブルテレビ(CATV)、ビーコ
ンシステムなど様々なメディアを適用することができ
る。
であるが、本発明は前述の実施形態に限定されるもので
はない。たとえば前記実施形態では、リンクの予測旅行
時間ＴＬ(t0+1)を提供する手段として情報表示板３を適
用する場合について説明している。しかし、このような
手段としては、その他に、ラジオ、自動車／形態電話
網、ファクシミリ装置、ケーブルテレビ(CATV)、ビーコ
ンシステムなど様々なメディアを適用することができ
る。
【００８８】また、前記実施形態では、リンクの予測旅
行時間ＴＬ(t0+1)をユーザに提供することについて説明
している。しかし、情報センター２において、予測旅行
時間ＴＬ(t0+1)に基づいて２地点間の最適経路を計算
し、車両４から目的地が送信されたことに応答して、現
在地から目的地に至る最適経路を自動的に車両４に提供
するようにしてもよい。この構成によれば、ユーザはリ
アルタイムの最適経路を直接得ることができる。そのた
め、ユーザへのサービス向上に寄与できる。さらに、こ
の場合、１台または複数台ごとに、同じ目的地でも空い
ている異なる最適経路を提供するようにすれば、渋滞緩
和にも寄与できる。
行時間ＴＬ(t0+1)をユーザに提供することについて説明
している。しかし、情報センター２において、予測旅行
時間ＴＬ(t0+1)に基づいて２地点間の最適経路を計算
し、車両４から目的地が送信されたことに応答して、現
在地から目的地に至る最適経路を自動的に車両４に提供
するようにしてもよい。この構成によれば、ユーザはリ
アルタイムの最適経路を直接得ることができる。そのた
め、ユーザへのサービス向上に寄与できる。さらに、こ
の場合、１台または複数台ごとに、同じ目的地でも空い
ている異なる最適経路を提供するようにすれば、渋滞緩
和にも寄与できる。
【００８９】その他、本発明の範囲内で種々の設計変更
を施すことが可能である。
を施すことが可能である。
【００９０】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、予測対
象区間の交通状況に大きな影響を与える上流区間から流
出する交通流量と予測対象区間に流入する交通流量との
相関を規定する相関関数を利用して予測対象区間におけ
る交通流の流れを再現しているから、現実の交通流の流
れを再現できる。したがって、事故などの突発現象が発
生したり通勤時間帯において交通状況が急激に変化した
りしても、これらの現象に良好に対応でき、旅行時間を
高精度に予測できる。
象区間の交通状況に大きな影響を与える上流区間から流
出する交通流量と予測対象区間に流入する交通流量との
相関を規定する相関関数を利用して予測対象区間におけ
る交通流の流れを再現しているから、現実の交通流の流
れを再現できる。したがって、事故などの突発現象が発
生したり通勤時間帯において交通状況が急激に変化した
りしても、これらの現象に良好に対応でき、旅行時間を
高精度に予測できる。
【００９１】特に、請求項２または請求項５記載の発明
によれば、上流区間から流出する交通流量と予測対象区
間に流入する交通流量とを実際に取得しているから、各
交通流量間の相関関係を高精度に表現した相関関数を得
ることができる。したがって、現実の交通流の流れによ
り近づいた交通流の流れを再現できる。そのため、旅行
時間をより高精度に予測できる。
によれば、上流区間から流出する交通流量と予測対象区
間に流入する交通流量とを実際に取得しているから、各
交通流量間の相関関係を高精度に表現した相関関数を得
ることができる。したがって、現実の交通流の流れによ
り近づいた交通流の流れを再現できる。そのため、旅行
時間をより高精度に予測できる。
【００９２】また、請求項３または請求項６記載の発明
によれば、いわゆる砂時計モデルを用いて旅行時間を予
測しているから、現実の交通流の流れにより一層近づい
た交通流の流れを再現できる。したがって、旅行時間を
より一層高精度に予測できる。
によれば、いわゆる砂時計モデルを用いて旅行時間を予
測しているから、現実の交通流の流れにより一層近づい
た交通流の流れを再現できる。したがって、旅行時間を
より一層高精度に予測できる。
【図１】予測対象区間および上流区間を説明するための
図である。
図である。
【図２】区間とリンクとの関係を説明するための図であ
る。
る。
【図３】本発明の一実施形態にかかる交通情報提供シス
テムの構成を示す図である。
テムの構成を示す図である。
【図４】制御装置の旅行時間の予測にかかる構成を示す
機能ブロック図である。
機能ブロック図である。
【図５】渋滞度と車両の速度との関係を説明するための
図である。
図である。
【図６】渋滞区間の求め方を説明するための図である。
【図７】車両感知器番号とリンクとの対応関係を示すテ
ーブルを示す図である。
ーブルを示す図である。
【図８】渋滞区間の末尾を間に挟む２つの車両感知器の
間にさらにリンクの接続点がある場合の渋滞区間の末尾
の求め方を説明するための図である。
間にさらにリンクの接続点がある場合の渋滞区間の末尾
の求め方を説明するための図である。
【図９】渋滞区間の末尾を間に挟む２つの車両感知器の
間の距離が離れすぎている場合の渋滞区間の末尾の求め
方を説明するための図である。
間の距離が離れすぎている場合の渋滞区間の末尾の求め
方を説明するための図である。
【図１０】渋滞区間の先頭および末尾が主要な交差点近
傍にある場合の渋滞区間の先頭および末尾の求め方を説
明するための図である。
傍にある場合の渋滞区間の先頭および末尾の求め方を説
明するための図である。
【図１１】同一リンク内に２以上の渋滞区間が存在する
場合における処理について説明するための図である。
場合における処理について説明するための図である。
【図１２】予測対象区間の現在の渋滞長の求め方を説明
するための図である。
するための図である。
【図１３】制御装置における旅行時間の予測処理を説明
するためのフローチャートである。
するためのフローチャートである。
【図１４】車両１台１台の挙動を再現できる交通流ミク
ロシミュレータを用いた評価十ねを説明するための図で
ある。
ロシミュレータを用いた評価十ねを説明するための図で
ある。
【図１５】商業地区（約３ｋｍ四方）で収集した車両感
知器の出力に基づく評価実験の結果を示す図である。
知器の出力に基づく評価実験の結果を示す図である。
１ 車両感知器 ２ 情報センター ３ 情報表示板 ８ 制御装置 ２０ 係数保持部 ３０ 交通情報演算部 ３１ 流出量算出部 ３２ 渋滞長算出部 ４０ 旅行時間予測部 ４１ 流出量予測部 ４２ 流入量予測部 ４３ 渋滞長予測部 ４６ 旅行時間算出部
Claims (6)
- 【請求項１】複数の区間で構成された経路上の区間であ
る予測対象区間を旅行するのに要する旅行時間を予測す
るための方法であって、 予測対象区間から見て上流側につながる１または複数の
区間（以下「上流区間という。）からの現在の交通流の
流出量をそれぞれ取得するステップと、 予測対象区間の現在の渋滞長を取得するステップと、 前記取得された流出量、および前記上流区間から流出す
る交通流量と予測対象区間に流入する交通流量との相関
を規定する相関関数に基づいて、１予測周期後の予測対
象区間への交通流の流入量を予測するステップと、 この予測された交通流の流入量および前記取得された予
測対象区間の現在の渋滞長に基づいて、１予測周期後の
予測対象区間からの交通流の流出量を予測するステップ
と、 前記予測された交通流の流入量および交通流の流出量、
ならびに前記取得された予測対象区間の現在の渋滞長に
基づいて、１予測周期後の予測対象区間の渋滞長を予測
するステップと、 この予測された渋滞長および前記予測された交通流の流
出量に基づいて、１予測周期後の予測対象区間の旅行時
間を予測するステップとを含むことを特徴とする旅行時
間予測方法。 - 【請求項２】予測対象区間の旅行時間の予測に先立ち、
上流区間からの交通流の流出量を取得し、１予測周期後
の予測対象区間への交通流の流入量を取得し、これら取
得された流出量および流入量を所定の関係式に代入する
ことにより相関関数を求めるステップをさらに含むこと
を特徴とする請求項１記載の旅行時間予測方法。 - 【請求項３】前記旅行時間を予測するステップは、 予測された渋滞長に基づいて、渋滞部における交通流量
を求めるステップと、 この予測された渋滞部の交通流量を予測された交通流の
流出量で除することにより渋滞部の旅行時間を求めるス
テップと、 予測対象区間の区間長から予測された渋滞長を差し引く
ことにより得られる非渋滞部の長さを交通流の平均速度
で除することにより非渋滞部の旅行時間を求めるステッ
プと、 渋滞部の旅行時間と非渋滞部の旅行時間とを加算するこ
とにより、予測対象区間の旅行時間を求めるステップと
を含むことを特徴とする請求項１または請求項２記載の
旅行時間予測方法。 - 【請求項４】複数の区間で構成された経路上の区間であ
る予測対象区間を旅行するのに要する旅行時間を予測す
るための装置であって、 予測対象区間から見て上流側につながる１または複数の
区間（以下「上流区間という。）からの現在の交通流の
流出量をそれぞれ取得するための手段と、 予測対象区間の現在の渋滞長を取得するための手段と、 前記取得された流出量、および前記上流区間から流出す
る交通流量と予測対象区間に流入する交通流量との相関
を規定する相関関数に基づいて、１予測周期後の予測対
象区間への交通流の流入量を予測するための手段と、 この予測された交通流の流入量および前記取得された予
測対象区間の現在の渋滞長に基づいて、１予測周期後の
予測対象区間からの交通流の流出量を予測するための手
段と、 前記予測された交通流の流入量および交通流の流出量、
ならびに前記取得された予測対象区間の現在の渋滞長に
基づいて、１予測周期後の予測対象区間の渋滞長を予測
するための手段と、 この予測された渋滞長および前記予測された交通流の流
出量に基づいて、１予測周期後の予測対象区間の旅行時
間を予測するための手段とを含むことを特徴とする旅行
時間予測装置。 - 【請求項５】上流区間からの交通流の流出量を取得し、
１予測周期後の予測対象区間への交通流の流入量を取得
し、これら取得された流出量および流入量を所定の関係
式に代入することにより相関関数を求めるための手段を
さらに含むことを特徴とする請求項４記載の旅行時間予
測装置。 - 【請求項６】前記旅行時間を予測するための手段は、 予測された渋滞長に基づいて、渋滞部における交通流量
を求めるための手段と、 この予測された渋滞部の交通流量を予測された交通流の
流出量で除することにより渋滞部の旅行時間を求めるた
めの手段と、 予測対象区間の区間長から予測された渋滞長を差し引く
ことにより得られる非渋滞部の長さを交通流の平均速度
で除することにより非渋滞部の旅行時間を求めるための
手段と、 渋滞部の旅行時間と非渋滞部の旅行時間とを加算するこ
とにより、予測対象区間の旅行時間を求めるための手段
とを含むことを特徴とする請求項４または請求項５記載
の旅行時間予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28085196A JPH10124791A (ja) | 1996-10-23 | 1996-10-23 | 旅行時間予測方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28085196A JPH10124791A (ja) | 1996-10-23 | 1996-10-23 | 旅行時間予測方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10124791A true JPH10124791A (ja) | 1998-05-15 |
Family
ID=17630871
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28085196A Pending JPH10124791A (ja) | 1996-10-23 | 1996-10-23 | 旅行時間予測方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10124791A (ja) |
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