JPWO2016174745A1 - Arrival time prediction apparatus, arrival time prediction system, and program - Google Patents
Arrival time prediction apparatus, arrival time prediction system, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2016174745A1 JPWO2016174745A1 JP2017515330A JP2017515330A JPWO2016174745A1 JP WO2016174745 A1 JPWO2016174745 A1 JP WO2016174745A1 JP 2017515330 A JP2017515330 A JP 2017515330A JP 2017515330 A JP2017515330 A JP 2017515330A JP WO2016174745 A1 JPWO2016174745 A1 JP WO2016174745A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- traffic
- road
- speed
- arrival time
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
- G08G1/127—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station
- G08G1/13—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station the indicator being in the form of a map
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
複数の一般車両から収集した走行データ(プローブデータ)から各道路区間の走行速度(プローブ速度)を取得し、プローブ速度から所定道路区間の交通量を推定する。次に、推定された交通量(推定交通量)を用いて、一般車両と路面公共交通が混在する混合交通を想定した場合の各道路区間における混合交通走行速度を推定する。そして、混合交通走行速度の推定値を用い、路面公共交通が所定経路を走行する場合の所定地点への到着時刻および遅延時間を予測する。The travel speed (probe speed) of each road section is acquired from the travel data (probe data) collected from a plurality of general vehicles, and the traffic volume of the predetermined road section is estimated from the probe speed. Next, using the estimated traffic volume (estimated traffic volume), the mixed traffic traveling speed in each road section is estimated when assuming mixed traffic in which ordinary vehicles and road public traffic are mixed. Then, using the estimated value of the mixed traffic traveling speed, the arrival time and the delay time at the predetermined point when the road surface public traffic travels on the predetermined route are predicted.
Description
本発明は、一般車両の走行データ(プローブデータ)から、一般車両と路面公共交通が混在する混合交通を想定したときの、所定地点における路面公共交通の到着時刻を予測する到着時刻予測装置、到着時刻予測システム及びプログラムに関する。 The present invention relates to an arrival time prediction device for predicting the arrival time of road surface public transportation at a predetermined point when mixed traffic in which general vehicles and road surface public transportation are mixed is assumed from traveling data (probe data) of the general vehicle. The present invention relates to a time prediction system and a program.
路面公共交通は、路面電車や路線バスなどに代表されるように、不特定多数の旅客を、道路に沿って定められた路線と運行スケジュールに従って輸送する交通手段である。このような路面公共交通は、走行予定の道路に渋滞が発生しても、渋滞を避ける迂回行動がとれないため、渋滞に巻き込まれやすく定刻通りの運行が困難になる。そこで、例えば路線バスにおいて、従来、車両に搭載されたGPS(Global Positioning System)などを利用した位置検出装置から検出した現在位置、あるいは、車両と停留所に設置された通信装置によって路線バスの現在位置を検出し、利用者に提供するバスロケーションシステムが知られている。 Road surface public transport is a means of transportation for transporting an unspecified number of passengers according to routes and operation schedules defined along a road, as represented by a streetcar or a route bus. Such road surface public transport is not easily taken even when traffic congestion occurs on the road that is scheduled to travel, and it is easy to get involved in traffic jams, making it difficult to operate on time. Therefore, for example, in a route bus, the current position detected by a position detection device that conventionally uses a GPS (Global Positioning System) mounted on the vehicle, or the current position of the route bus by a communication device installed at the vehicle and the stop. There is known a bus location system that detects and provides to a user.
このような従来のバスロケーションシステムでは、各停留所への到着時間を、先発バスの走行データ(以降「バスプローブ」と記す)から算出した所定区間の旅行時間、あるいはVICS(Vehicle Information and Communication System)などから提供される交通情報を用いて計算するのが一般的である。VICSは登録商標である。 In such a conventional bus location system, the arrival time at each stop is the travel time of a predetermined section calculated from the traveling data of the starting bus (hereinafter referred to as “bus probe”), or VICS (Vehicle Information and Communication System). It is common to calculate using traffic information provided by the VICS is a registered trademark.
バスプローブは、先発バスが走行した道路区間の通過時刻の交通状況しか得られないため、後発バスが同じ道路区間を走行する際には、先発バスが通過した時と交通状況が異なることもある。また、バス路線ではない道路区間に発生した渋滞が、将来的にバス路線の渋滞に影響を及ぼしていたとしても、そのような現象を捉えて後発バスの旅行時間を予測することは困難であり、旅行時間の予測精度に課題が残る。 Since the bus probe can only obtain the traffic situation at the passage time of the road section on which the starting bus traveled, when the subsequent bus travels on the same road section, the traffic situation may differ from the time when the starting bus passed . In addition, even if traffic jams that occur on road sections that are not bus routes have an impact on bus route traffic in the future, it is difficult to predict the travel time of a subsequent bus based on such a phenomenon. The problem remains in the prediction accuracy of travel time.
VICSなどの交通情報は、主に一般車両を対象とした情報であり、主に一般車両に搭載されたカーナビゲーションシステムにおいて、目的地までの走行経路(渋滞を回避する経路など)や旅行時間を把握するための情報として活用されている。一般車両とは、乗用車等の路面公共交通以外の車両である。路面公共交通は一般車両と異なり、走行路線に設置された所定の停留所に停車を繰り返しながら走行するので、VICSなどから提供される旅行時間は、路線バスの走行実態に沿わない場合がある。 Traffic information such as VICS is mainly information for general vehicles. In car navigation systems mainly mounted on general vehicles, the travel route (such as a route to avoid traffic jams) and travel time to the destination It is used as information for grasping. A general vehicle is a vehicle other than road surface public transport such as a passenger car. Unlike public vehicles, road surface public transportation runs while repeatedly stopping at a predetermined stop installed on a travel route, so the travel time provided by VICS or the like may not follow the actual travel of the route bus.
例えば、VICSなどの主に一般車両を対象に提供される交通情報には、路線バス特有である停留所での停車時間は考慮されないので、目的地までの旅行時間は、路面公共交通が実際に走行する旅行時間よりも少なく見積もられることがあると予想される。ゆえに、VICSなどの一般的な交通情報を用いて、所定停留所の到着時刻を予測すると、運行スケジュールよりも早い時刻に路線バスが停留所に到着すると予測される場合がある。 For example, traffic information provided mainly for general vehicles such as VICS does not take into account the stop time at a bus stop, which is peculiar to route buses. It is expected that it may be estimated less than the travel time. Therefore, when the arrival time of a predetermined stop is predicted using general traffic information such as VICS, a route bus may be predicted to arrive at the stop earlier than the operation schedule.
この対策として、特許文献1には、移動手段の一つに路線バスを含むナビゲーションシステムにおいて、バス停留所における路線バスの発着が時刻表よりも早いと予測された場合、当該バス停留所の時刻表で当該バスの発車時刻を補正し、所定区間を走行する路線バスの旅行時間を予測する技術が開示されている。 As a countermeasure, in Patent Document 1, in a navigation system including a route bus as one of the moving means, when it is predicted that the arrival and departure of a route bus at a bus stop is earlier than the time table, the time table of the bus stop is used. A technique for correcting the travel time of a route bus that travels in a predetermined section by correcting the departure time of the bus is disclosed.
特許文献1に記載の技術は、特に非渋滞において、路線バスの予測旅行時間が運行スケジュールよりも短い時間になることが多いと予想されるような場合に有効と考えられる。しかし、渋滞などの影響で、路線バスの予測旅行時間が運行スケジュールよりも長くなる場合の補正は実施されないので、その場合の旅行時間の予測精度(到着時刻や遅延時間の予測精度)は改善の余地を残している。 The technique described in Patent Literature 1 is considered to be effective when the predicted travel time of a route bus is expected to be shorter than the operation schedule, especially in a non-congested state. However, the correction when the predicted travel time of the route bus is longer than the schedule due to the influence of traffic jams, etc. is not implemented, so the prediction accuracy of the travel time (prediction accuracy of arrival time and delay time) is improved. There is room for it.
また、路線バスが混在する混合交通では、路線バスの停留所に停車している間、停留所に発着する際の減速や交通流への割り込みが、一般車両の走行を妨げる。そのため、混合交通では、特に停留所付近において交通流が一時的に滞り、一般車両のみが走行する場合に比べて旅行時間が長くなる場合がある。ゆえに、混合交通における路面公共交通の到着時刻や遅延時間を予測する際、その混合交通が行われる道路区間を走行する路面公共交通の存在を考慮することが望ましい。 Moreover, in mixed traffic with a mix of route buses, while stopping at a route bus stop, deceleration and interruptions in traffic flow when stopping at the stop will hinder the driving of ordinary vehicles. Therefore, in mixed traffic, especially in the vicinity of a stop, the traffic flow is temporarily stagnated, and the travel time may be longer than when only ordinary vehicles travel. Therefore, when predicting the arrival time and delay time of road surface public traffic in mixed traffic, it is desirable to consider the presence of road surface public traffic traveling on the road section where the mixed traffic is performed.
本発明は、上記の状況を考慮してなされたものであり、実際の一般車両と路面公共交通が混在する交通流が反映された路面公共交通の到着時刻を予測することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above situation, and an object of the present invention is to predict the arrival time of road public traffic reflecting a traffic flow in which an actual general vehicle and road public traffic are mixed.
本発明の一態様の到着時刻予測装置は、測定対象の道路区間を走行する車両のプローブデータから走行速度であるプローブ速度を取得するプローブデータ取得部と、地図データを記憶する地図データ記憶部と、走行速度と交通量との関係を示す交通特性を記憶する交通特性記憶部と、前記道路区間のプローブ速度と交通特性とから前記道路区間の交通量を推定する交通量推定部と、推定された前記交通量と前記交通特性とから、路面公共交通以外の一般車両に該路面公共交通が混在する混合交通の走行速度を推定する混合交通速度推定部と、前記混合交通速度推定部で推定された前記混合交通の走行速度から、前記道路区間における前記路面公共交通の旅行時間と所定地点の到着時刻を予測する到着時刻予測部と、を備える。 An arrival time prediction apparatus according to an aspect of the present invention includes a probe data acquisition unit that acquires a probe speed that is a traveling speed from probe data of a vehicle that travels on a road section to be measured; a map data storage unit that stores map data; A traffic characteristic storage unit that stores traffic characteristics indicating a relationship between a traveling speed and a traffic volume, and a traffic volume estimation unit that estimates the traffic volume of the road section from the probe speed and traffic characteristics of the road section. From the traffic volume and the traffic characteristics, the mixed traffic speed estimation unit for estimating the traveling speed of the mixed traffic in which the road surface public traffic is mixed with general vehicles other than the road surface public traffic is estimated by the mixed traffic speed estimation unit. And an arrival time prediction unit for predicting a travel time of the road surface public transport and an arrival time at a predetermined point from the traveling speed of the mixed traffic.
本発明の一態様の到着時刻予測システムは、車両に搭載された車載装置と、該車載装置から送信されるプローブデータをネットワークを介して受信するサーバ(上記の到着時刻予測装置に相当)から構成される。 An arrival time prediction system according to an aspect of the present invention includes an in-vehicle device mounted on a vehicle and a server (corresponding to the above arrival time prediction device) that receives probe data transmitted from the in-vehicle device via a network. Is done.
本発明の一態様のプログラムは、コンピュータに上記の到着時刻予測装置が備える機能を実現させるプログラムである。 A program according to one embodiment of the present invention is a program that causes a computer to realize the functions of the arrival time prediction apparatus.
本発明によれば、路面公共交通を実際に走行させることなく、一般車両から収集したプローブ速度を用いて、一般車両と路面公共交通が混在する混合交通を想定したときの、所定地点における路面公共交通の到着時刻や遅延時間を予測する。そのため、路面公共交通が実際に走行していない道路や時間帯でも、実際の交通状況を加味した路面公共交通の到着時刻や遅延時間を予測できる。
上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。According to the present invention, the road surface public at a predetermined point when assuming mixed traffic in which the general vehicle and the road surface public traffic are mixed using the probe speed collected from the general vehicle without actually driving the road surface public traffic. Predict traffic arrival time and delay time. Therefore, it is possible to predict the arrival time and delay time of the road surface public traffic in consideration of the actual traffic situation even on roads and time zones where the road surface public traffic is not actually traveling.
Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
以下、本発明を実施するための形態の例について、添付図面を参照しながら説明する。なお、各図において実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。 Hereinafter, an example of an embodiment for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, in each figure, about the component which has the substantially same function or structure, the same code | symbol is attached | subjected and the overlapping description is abbreviate | omitted.
<1.一実施形態>
本実施形態に係る到着時刻予測装置は、複数の一般車両から収集した走行データ(プローブデータ)から各道路区間の走行速度(プローブ速度)を取得し、プローブ速度から所定道路区間の交通量を推定する。次に、推定された交通量(以下「推定交通量」と記す)を用いて、一般車両と路面公共交通が混在する混合交通を想定した場合の各道路区間における混合交通走行速度を推定する。そして、混合交通走行速度の推定値を用い、路面公共交通が所定経路を走行する場合の所定地点への到着時刻および遅延時間を予測する。
さらに、本実施形態の到着時刻予測装置は、所定経路を走行する路面公共交通の予測遅延時間を用いて、当該経路を構成する各道路区間の超過交通量を算出する。
以下、図面を参照して本実施形態について詳しく説明する。なお、以下の説明において、車両と記した場合には、乗用車等の路面公共交通(の車両)以外の一般車両を指す。<1. One Embodiment>
The arrival time prediction apparatus according to the present embodiment acquires the traveling speed (probe speed) of each road section from traveling data (probe data) collected from a plurality of general vehicles, and estimates the traffic volume of a predetermined road section from the probe speed. To do. Next, the estimated traffic volume (hereinafter referred to as “estimated traffic volume”) is used to estimate the mixed traffic traveling speed in each road section when mixed traffic in which general vehicles and road public traffic are mixed is assumed. Then, using the estimated value of the mixed traffic traveling speed, the arrival time and the delay time at the predetermined point when the road surface public traffic travels on the predetermined route are predicted.
Furthermore, the arrival time prediction apparatus of the present embodiment calculates the excess traffic volume of each road section constituting the route using the predicted delay time of the road surface public traffic traveling on the predetermined route.
Hereinafter, this embodiment will be described in detail with reference to the drawings. In addition, in the following description, when it describes as a vehicle, it points out general vehicles other than road surface public transport (vehicles), such as a passenger car.
[システム全体の構成]
図1は、本発明の一実施形態に係る到着時刻予測装置を含むシステム全体の構成を示した図である。
図1に示す到着時刻予測システム10は、到着時刻予測装置1(到着時刻予測サーバの一例)と車載装置2を備える。到着時刻予測装置1は、広域通信回線である通信ネットワーク4に接続され、基地局3を介して車両5(一般車両)に搭載される車載装置2に接続される。車載装置2は、いわゆるナビゲーション装置である。これらの装置は、通信ネットワーク4を介して必要な情報を相互に授受する。[Entire system configuration]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an entire system including an arrival time prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
An arrival
(車載装置)
車載装置2は、GPS受信部11、制御部12、表示部13、通信部14、操作部15、記憶部16等を含んで構成される。これらの各部は、バス17を介して接続される。車載装置2は、例えばCPU(Central Processing Unit:中央処理装置)、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等により構成される制御部12を含むコンピュータである。表示部13はLCD(Liquid Crystal Display)などによって構成される。通信部14は、基地局3および通信ネットワーク4を介し、到着時刻予測装置1との間で無線通信によるデータ通信により接続する。操作部15には操作キーやタッチパネル等が用いられ、ユーザは操作部15を用いて所定の操作入力、指示を行うことが可能である。記憶部16は、半導体装置やハードディスク装置等が用いられる。(In-vehicle device)
The in-vehicle device 2 includes a
GPS受信部11(位置情報取得部の一例)は、アンテナを介してGPS衛星からの電波を受信する。GPS衛星から受信した電波には、緯度・経度情報(車両位置情報)と時刻情報(通過時刻)が含まれており、制御部12は取得したこれらの情報から現在の車載装置2の位置を検出する。GPS受信部11で検出された車両5の位置情報及び時刻情報は、いったん記憶部16に記憶され、所定のタイミングで通信部14を介して到着時刻予測装置1に送信される。
The GPS receiver 11 (an example of a position information acquisition unit) receives radio waves from GPS satellites via an antenna. The radio wave received from the GPS satellite includes latitude / longitude information (vehicle position information) and time information (passing time), and the
(到着予測装置)
到着時刻予測装置1は、図1に示すように、通信インターフェース部101、プローブデータ取得部102、交通量推定部103、混合交通速度推定部104、到着時刻予測部105、遅延時間予測部106、超過交通量算出部107、入/出力部108を備える。また、到着時刻予測装置1は、地図データ記憶部110、プローブ速度記憶部111、交通特性記憶部112、混合交通速度記憶部113、時刻表記憶部114を備える。到着時刻予測装置1は、例えば汎用のコンピュータ(情報処理装置)によって構成される。(Arrival prediction device)
As shown in FIG. 1, the arrival time prediction apparatus 1 includes a
通信インターフェース部101は、到着時刻予測装置1と通信ネットワーク4との間の通信制御を行うとともに、通信ネットワーク4を介して車載装置2とデータの送受信を行う。
The
プローブデータ取得部102は、基地局3および通信ネットワーク4を介して、複数の車両の各々に搭載される車載装置2から、車両位置(GPS受信部11で得られた位置情報、通過日時、進行方向など)を含むプローブデータを取得する。プローブデータ取得部102は、取得したプローブデータの位置情報に対応する道路データ(道路地図)を地図データ記憶部110から読み込み、プローブデータから得られる車両の位置を道路地図上に同定する。そして、プローブデータ取得部102は、道路区間(例えば地図データにおいて交差点等の道路網表現上の結節点であるノード間を結ぶ道路リンクなど)ごとに車両の走行速度(以下「プローブ速度」と記す)を生成し、プローブ速度記憶部111に記憶する。
The probe
なお、測定対象の道路区間の車両の走行速度は、1台の車両の走行速度を採用してもよいし、複数台の車両の走行速度から算出してもよい(例えば平均値)。また、車両5の車載装置2の制御部12において自車両のプローブ速度を算出し、プローブデータ取得部102は車載装置2から送信されるプローブ速度を取得するようにしてもよい。
In addition, the traveling speed of the vehicle in the road section to be measured may be the traveling speed of one vehicle, or may be calculated from the traveling speeds of a plurality of vehicles (for example, an average value). Alternatively, the probe speed of the host vehicle may be calculated by the
交通量推定部103は、プローブ速度記憶部111から読み込んだ所定道路区間のプローブ速度と、交通特性記憶部112から読み込んだ当該道路区間の第一の交通特性とから、当該道路区間の交通密度を計算する。第一の交通特性とは、一般車両の走行速度と交通密度との関係の特性である。
The traffic
混合交通速度推定部104は、交通量推定部103で計算された当該道路区間の交通密度と、交通特性記憶部112から読み込んだ当該道路区間の第二の交通特性とから、当該道路区間の混合交通における走行速度(混合交通速度)を計算する。第二の交通特性とは、一般車両と路面公共交通が混在する混合交通における走行速度と交通密度との関係の特性である。算出された混合交通速度は、混合交通速度記憶部113に保存される。第一の交通特性及び第二の交通特性については図4を参照して後述する。
The mixed traffic
到着時刻予測部105は、混合交通速度推定部104で計算された各道路区間の走行速度と、地図データ記憶部110から読み込んだ各道路区間の道路長とから、各道路区間の旅行時間を計算する。そして、到着時刻予測部105は、路面公共交通が所定の路線区間を走行した場合の旅行時間と、その路線上に設定された所定地点における路面公共交通の到着時刻を計算する。
The arrival
遅延時間予測部106は、到着時刻予測部105で計算された所定地点の路面公共交通の到着予測時刻と、対応路線の時刻表との差分から、その路線の当該所定地点における路面公共交通の遅延時間を計算する。遅延時間予測部106は、対応路線における路面公共交通の時刻表を時刻表記憶部114から読み込む。
The delay
超過交通量算出部107は、遅延時間予測部106での計算結果から所定値を超える遅延時間が発生する路線を検出する。そして、超過交通量算出部107は、該当する路線を構成する各道路区間の交通量と、交通特性記憶部112に保存された第二の交通特性から得られる可能交通容量(臨界交通量)との差分から、各道路区間の超過交通量を計算する。
The excess
入/出力部108は、ユーザあるいは運行計画システムや交通制御システムなどの外部システムなどから、到着時刻予測処理および遅延時間予測処理を実行するための実行条件(路線、始点O、終点D、始点Oの出発時刻など)を受け付ける。また、入/出力部108は、受け付けた実行条件に基づく実行結果(到着予測時刻および遅延時間)を表示部12(図2)に表示出力したり、あるいは到着時刻予測装置1と接続された運行計画システムや交通制御システム等の外部システムに出力したりする。なお、運行計画システムや交通制御システムが到着時刻予測装置1ではなく通信ネットワーク4に接続され、実行結果が通信ネットワーク4を介して運行計画システムや交通制御システムに出力される構成でもよい。
The input /
[到着時刻予測装置のハードウェア構成例]
次に、到着時刻予測装置1のハードウェア構成を説明する。
図2は、到着時刻予測装置1に適用されるコンピュータのハードウェア構成例を示したブロック図である。[Hardware configuration example of arrival time prediction device]
Next, the hardware configuration of the arrival time prediction apparatus 1 will be described.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of a computer applied to the arrival time prediction apparatus 1.
コンピュータ20は、バス26にそれぞれ接続されたCPU21a、ROM21b、及びRAM21cを備える。CPU21a、ROM21b、及びRAM21cにより制御部21が構成される。さらに、コンピュータ20は、表示部22、操作部24、記憶部25、及び通信インターフェース部101を備える。
The
CPU21aは、本実施形態に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをROM21bから読み出して実行する。RAM21cには、演算処理の途中に発生した変数やパラメータ等が一時的に書き込まれる。表示部22には、例えば液晶ディスプレイモニタが用いられ、コンピュータ20で行われる処理の結果等をユーザに表示する。操作部24には、例えば、キーボード、マウス等が用いられ、ユーザは操作部24を用いて所定の操作入力、指示を行うことが可能である。
The
記憶部25には、例えば、HDD(Hard disk drive)、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等が用いられる。この記憶部25には、OS(Operating System)、各種のパラメータの他に、コンピュータ20に本実施形態例に係る各機能を実現させるためのプログラムが記録されている。通信インターフェース部101には、例えば、NIC(Network Interface Card)等が用いられ、LAN、専用線、広域通信回線のいずれかを介して各種のデータを送受信することが可能である。
For the
到着時刻予測装置1(図1)のプローブデータ取得部102、交通量推定部103、混合交通速度推定部104、到着時刻予測部105、遅延時間予測部106、及び超過交通量算出部107は、CPU21a(制御部21)が記憶部25に格納された所定のプログラムを実行することで実現される。また、地図データ記憶部110、プローブ速度記憶部111、交通特性記憶部112、混合交通速度記憶部113、及び時刻表記憶部114は、記憶部25に構成される。
The probe
[混合走行速度推定処理]
次に、一般車両と路面公共交通が混在する混合交通を想定した場合の走行速度を推定する処理について、図3及び図4を参照して説明する。[Mixed travel speed estimation process]
Next, a process for estimating the traveling speed when assuming mixed traffic in which general vehicles and road public traffic are mixed will be described with reference to FIGS. 3 and 4.
図3は、到着時刻予測装置1における交通量推定部103および混合交通速度推定部104の処理を示すフローチャートである。
交通量推定部103および混合交通速度推定部104は、プローブ速度記憶部111から一般車両のプローブ速度を読み込んで各道路区間の交通量を推定し、一般車両と路面公共交通が混在する混合交通を想定した場合の走行速度(混合走行速度)を推定する。FIG. 3 is a flowchart showing processing of the traffic
The
図4は、図3のフローチャートを説明するための補足図である。この図4は、一般車両のプローブ速度から各道路区間の混合交通速度を推定する際に用いられる第一の交通特性および第二の交通特性の一例を示す。以下、図3のフローチャートのそれぞれのステップについて、図4を用いて詳細に説明する。 FIG. 4 is a supplementary diagram for explaining the flowchart of FIG. 3. FIG. 4 shows an example of the first traffic characteristic and the second traffic characteristic used when the mixed traffic speed of each road section is estimated from the probe speed of the general vehicle. Hereafter, each step of the flowchart of FIG. 3 is demonstrated in detail using FIG.
図3において、最初に、交通量推定部103は、プローブデータ取得部102によってプローブ速度記憶部111が更新されると、更新された時間単位iおよび道路区間jのプローブ速度V1(i,j)をプローブ速度記憶部111から読み込む(ステップS301)。プローブデータは、時間単位および道路区間ごとに区分されている。
In FIG. 3, first, when the probe
次に、交通量推定部103は、プローブ速度V1(i,j)の元となるプローブデータを提供した車種を判定する(ステップS302)。そして、その提供車種が一般車両であれば、交通量推定部103は、交通特性記憶部112から道路区間jに対応する第一の交通特性を読み込む(ステップS303)。ここで使用される第一の交通特性は、例えば図4の第1の曲線401で表されるような一般車両の速度と交通密度(単位距離当たりの車両台数)の関連性を示した特性である。各道路区間に第一の交通特性が割り当てられ、交通特性記憶部112に記憶されている。
Next, the traffic
なお、道路区間の道路情報(車線や道路幅員など)などに応じて複数の第一の交通特性が、交通特性記憶部112に記憶されていてもよい。計算対象の道路区間jの道路情報などに基づいて、交通特性記憶部112に記憶されたいずれかの第一の交通特性が選択されて読み込まれる。
A plurality of first traffic characteristics may be stored in the traffic
次に、交通量推定部103は、このように読み込んだ第一の交通特性を用いて、プローブ速度V1(i,j)から交通密度k(i,j)を計算する(ステップS304)。
Next, the traffic
次に、混合交通速度推定部104は、交通量推定部103で計算された交通密度k(i,j)を取得するとともに、道路区間jに対応した第二の交通特性を交通特性記憶部112から読み込む(ステップS305)。
Next, the mixed traffic
ここで使用される第二の交通特性は、同一車線に所定の割合で一般車両と路面公共交通が混在したときの、例えば図4の第2の曲線402で表される混合交通の速度と交通密度との関連性を示した特性である。第一の道路特性と同様に、道路区間ごとあるいは道路情報などに応じて複数種類の第二の交通特性が、交通特性記憶部112に記憶されていてもよい。そして、計算対象の道路区間jの道路情報などに基づいて、交通特性記憶部112に記憶されたいずれかの第二の交通特性が選択されて読み込まれる。混合交通速度推定部104は、読み込んだ第二の交通特性を用いて、交通密度K(i,j)のときの走行速度V2(i,j)を計算し(ステップS306)、混合交通速度記憶部113に保存する(ステップS307)。
The second traffic characteristic used here is, for example, the speed and traffic of the mixed traffic represented by the
交通量推定部103および混合交通速度推定部104は、対象となる時間iおよび道路区間jの全てのプローブ速度V1(i,j)について、ステップS301〜S307を実行する。
The traffic
ここで、ステップS302の判定処理及びステップS308,S309は、バスプローブシステムなどの路面公共交通のロケーションシステムとの連携を想定した処理である。即ち、ステップS302の判定結果が路面公共交通である場合には、路面公共交通のプローブデータから生成されたプローブ速度V1(i,j)は混合交通時の走行速度V2(i,j)に相当する。そのため、混合交通速度推定部104は、プローブ速度V1(i,j)を混合交通のプローブ速度V2(i,j)に設定する(ステップS308)。例えば一般車両の交通量が少なく到着時刻予測装置1が十分なプローブデータを取得できない場合には、定期的に運行している路面公共交通から得られるプローブデータを利用するとよい。
Here, the determination process in step S302 and steps S308 and S309 are processes assuming cooperation with a location system for road surface public transport such as a bus probe system. That is, if the determination result in step S302 is road public traffic, the probe speed V1 (i, j) generated from the road public traffic probe data corresponds to the traveling speed V2 (i, j) during mixed traffic. To do. Therefore, the mixed traffic
このときのプローブ速度V2(i,j)には、路面公共交通が停留所(停車地点)に停車する時間が反映されているので、後の処理で停車時間を扱う際の判断用として識別フラグを設定し、混合交通速度記憶部113に保存する(ステップS309)。 The probe speed V2 (i, j) at this time reflects the time when the road surface public transport stops at the stop (stop point), so an identification flag is used for judgment when handling the stop time in the subsequent processing. It sets and preserve | saves in the mixed traffic speed memory | storage part 113 (step S309).
[交通特性生成処理]
次に、各道路区間の混合交通速度を推定する際に用いられる第一の交通特性および第二の交通特性を生成する処理について、図5を参照して説明する。[Traffic characteristics generation processing]
Next, a process for generating the first traffic characteristic and the second traffic characteristic used when estimating the mixed traffic speed of each road section will be described with reference to FIG.
図5は、到着時刻予測装置1において、交通特性記憶部112に記憶される交通特性を生成する処理を示したフローチャートである。
到着時刻予測装置1では、交通特性記憶部112に到着時刻の予測処理に必要な第一の交通特性および第二の交通特性が、交通特性記憶部112に保存されていることを前提としている。即ち、本実施形態は、本フローチャートを実行する機能(交通特性生成部)を基本構成に含めていない。なお、交通特性生成部の機能は、制御部21により実現される。交通特性記憶部112に記憶される第一の交通特性および第二の交通特性は、図5のフローチャートに基づいて事前に生成される。FIG. 5 is a flowchart showing a process of generating the traffic characteristics stored in the traffic
The arrival time prediction apparatus 1 is based on the premise that the traffic
本実施形態では、各道路区間、あるいは測定対象の道路区間と道路の特徴(道路種別や車線数、道路幅員などの道路情報に基づくもの)が類似する道路区間を参照道路区間として選定する。道路種別としては、例えば国道や県道、一般道などがある。そして、参照道路区間において、カメラやビーコン装置などを用いて、車両の通過台数と走行速度を観測し、単位時間ごとに通過台数と代表速度を集計する。本実施形態では、この単位時間ごとの通過台数と代表速度に基づいて各道路区間の交通特性を生成する。 In this embodiment, each road section or a road section similar to the road section to be measured and road characteristics (based on road information such as road type, number of lanes, road width, etc.) is selected as a reference road section. Examples of road types include national roads, prefectural roads, and general roads. Then, in the reference road section, the number of passing vehicles and the traveling speed are observed using a camera, a beacon device, and the like, and the number of passing vehicles and the representative speed are totaled for each unit time. In this embodiment, the traffic characteristic of each road section is generated based on the number of passing vehicles per unit time and the representative speed.
前述したように、第一の交通特性および第二の交通特性は、道路区間ごとに生成されて交通特性記憶部112に記憶されてもよい。あるいは、第一の交通特性および第二の交通特性は、道路種別や車線数、幅員などの道路情報に基づき、各々の条件を代表する複数の参照道路区間において生成され、交通特性記憶部112に記憶されてもよい。以下、図5のフローチャートのそれぞれのステップについて詳細に説明する。
As described above, the first traffic characteristic and the second traffic characteristic may be generated for each road section and stored in the traffic
図5において、最初に、交通特性生成部は、観測データの集計単位とする単位時間を設定する(ステップS501)。次に、交通特性生成部は、設定した時間帯(単位時間)ごとに、各道路区間x(あるいは選定した参照道路区間x)を通過する車両台数K(x)を集計(ステップS502)する。ここで観測される車両台数および走行速度は、一般車両が走行する道路交通が対象である。 In FIG. 5, first, the traffic characteristic generation unit sets a unit time as a totaling unit of observation data (step S501). Next, the traffic characteristic generation unit counts the number of vehicles K (x) passing through each road section x (or the selected reference road section x) for each set time zone (unit time) (step S502). The number of vehicles and the traveling speed observed here are for road traffic on which ordinary vehicles travel.
さらに、交通特性生成部は、同時間帯に道路区間x(あるいは選定した参照道路区間x)を通過する一般車両の走行速度から、平均速度など、走行速度の代表値V(x)を計算する(ステップS503)。交通特性生成部は、各道路区間xで観測した全てのデータについて当該ステップS501〜S503を実行する。 Further, the traffic characteristic generation unit calculates a representative value V (x) of the traveling speed, such as an average speed, from the traveling speed of a general vehicle passing through the road section x (or the selected reference road section x) in the same time zone. (Step S503). The traffic characteristic generation unit executes steps S501 to S503 for all data observed in each road section x.
そして、交通特性生成部は、車両台数K(x)と、それに対応する走行速度V(x)のデータ群から、交通密度と速度との関係であるK−V曲線を生成し、道路区間x(あるいは選定した道路区間x)の第一の交通特性とする(ステップS504)。 Then, the traffic characteristic generation unit generates a KV curve that is a relationship between the traffic density and the speed from the data group of the number of vehicles K (x) and the corresponding traveling speed V (x), and the road section x The first traffic characteristic of the (or selected road section x) is set (step S504).
ここで、交通特性生成部は、各道路区間xにおいて、一般車両と路面公共交通が混在するときの観測データが収集可能であるか否かを判定する(ステップS505)。判定結果が収集可能である(ステップS505のYes)場合、交通特性生成部は、一般車両と路面公共交通が混在しているときの交通車両の通過台数と走行速度を観測し、観測データに対してステップS502〜S504の処理を実行し、第二の交通特性を生成する(ステップ506)。一般車両に対する路面公共交通の混在率に応じて第二の交通特性が複数生成されることもある。 Here, the traffic characteristic generation unit determines whether or not observation data when general vehicles and road public traffic are mixed can be collected in each road section x (step S505). When the determination result can be collected (Yes in step S505), the traffic characteristic generation unit observes the number of passing vehicles and the traveling speed when general vehicles and road public traffic are mixed, Steps S502 to S504 are executed to generate a second traffic characteristic (Step 506). A plurality of second traffic characteristics may be generated in accordance with the mixing ratio of road surface public traffic to general vehicles.
交通特性生成部は、生成した道路区間xの第一の交通特性および第二の交通特性を、当該道路区間xの道路種別や車線、幅員などの道路情報に基づいて識別ならびに分類し、交通特性記憶部112に記憶する(ステップS509)。交通特性生成部は、ステップS509の処理が完了すると、本フローチャートの処理を終了する。 The traffic characteristic generation unit identifies and classifies the first traffic characteristic and the second traffic characteristic of the generated road section x based on road information such as a road type, a lane, and a width of the road section x. It memorize | stores in the memory | storage part 112 (step S509). When the process of step S509 is completed, the traffic characteristic generation unit ends the process of this flowchart.
一方、ステップS505の判定処理において、一般車両と路面公共交通が混在するときの観測データが収集できない場合(ステップS505のNo)、交通特性生成部は、路面公共交通の混在率Pbを設定する(ステップS507)。そして、交通特性生成部は、混合交通流基本式を用いて第二の交通特性を生成する(ステップS508)。 On the other hand, in the determination process in step S505, when observation data when general vehicles and road public traffic are mixed cannot be collected (No in step S505), the traffic characteristic generation unit sets the road public traffic mixture rate Pb ( Step S507). And a traffic characteristic production | generation part produces | generates a 2nd traffic characteristic using a mixed traffic flow basic formula (step S508).
ここで、混合交通流基本式は、第一の交通特性を基本に生成される。例えば、文献(バスと乗用車で構成される混合交通流の基本的特性、土木学会論文報告集、第316号、1981年12月、pp.135−pp.143)に示されるように、一般車両の交通特性(単一車種の定常交通流における走行速度Vと交通密度Kの関係)は、式(1)によって表現される。式(1)において、Vcは臨界速度(交通量が最大のときの走行速度)、Kjは飽和密度(交通密度の最大値)である。混合交通流基本式は、式(1)において、路面公共交通が混在した交通流のときの臨界速度Vcおよび飽和密度Kjを与えることで生成される。飽和密度Kjは、路面公共交通の混在率(例えば路面公共交通がバスの場合にはバス混入率)Pbと車頭間隔LSの関数として式(2)で表される。臨界速度Vcも同様に、観測データなどを用いて任意の値が設定される。なお、αは道路情報等によって決定される係数である。 Here, the mixed traffic flow basic formula is generated based on the first traffic characteristic. For example, as shown in the literature (Basic characteristics of mixed traffic flow composed of buses and passenger cars, JSCE Proceedings, No.316, December 1981, pp.135-pp.143) The traffic characteristics (relationship between the travel speed V and the traffic density K in a steady traffic flow of a single vehicle type) are expressed by equation (1). In Expression (1), Vc is a critical speed (travel speed when the traffic volume is maximum), and Kj is a saturation density (maximum value of traffic density). The mixed traffic flow basic formula is generated by giving the critical speed Vc and the saturation density Kj in the traffic flow in which road surface public traffic is mixed in the formula (1). The saturation density Kj is expressed by Expression (2) as a function of the road surface public traffic mixture rate (for example, when the road surface public traffic is a bus, the bus mixing rate) Pb and the vehicle head gap LS. Similarly, an arbitrary value is set for the critical velocity Vc using observation data or the like. Α is a coefficient determined by road information or the like.
(数1)
V=Vcln(Kj/K) ・・・・・・・(1)
(数2)
Kj=1/((αPb+1)Ls) ・・・・(2)(Equation 1)
V = Vcln (Kj / K) (1)
(Equation 2)
Kj = 1 / ((αPb + 1) Ls) (2)
図5に示した交通特性生成処理に入力される車両の通過台数や走行速度を含む観測データは、路上に設置したカメラやビーコン装置などの路上センサ、プローブデータなどによって収集される。また、道路環境を模擬した交通シミュレータから得られる個々の車両の走行データを観測データとして用いてもよい。 Observation data including the number of passing vehicles and the traveling speed input to the traffic characteristic generation process shown in FIG. 5 is collected by road sensors such as cameras and beacon devices installed on the road, probe data, and the like. Further, traveling data of individual vehicles obtained from a traffic simulator simulating a road environment may be used as observation data.
[到着時刻予測処理]
次に、所定経路を走行する路面公共交通が所定地点に到着する時刻を予測する処理について、図6を参照して説明する。[Arrival time prediction processing]
Next, a process for predicting the time at which road surface public traffic traveling on a predetermined route arrives at a predetermined point will be described with reference to FIG.
図6は、到着時刻予測装置1における到着時刻予測部105の処理を示すフローチャートである。
到着時刻予測部105は、混合交通速度推定部104で計算された各道路区間の混合交通時の走行速度V2(i,j)を用いて、所定経路を走行する路面公共交通が、所定地点に到着する時刻を予測する。以下、本フローチャートのそれぞれのステップについて詳細に説明する。FIG. 6 is a flowchart showing processing of the arrival
The arrival
図6において、前提として、入/出力部108又は通信インターフェース部101を介して外部から入力された要求によって、計算条件である路線、始点O、終点D、始点Oの出発時刻ioが設定される。
In FIG. 6, as a premise, a route, a start point O, an end point D, and a departure time io of the start point O, which are calculation conditions, are set according to a request input from the outside via the input /
到着時刻予測部105は、到着時刻予測処理の開始が要求されると、設定された路線、始点O、終点D、始点Oの出発時刻ioを読み込む(ステップS601)。そして、到着時刻予測部105は、設定された路線に沿って始点Oから終点Dまでの経路ODを計算し、経路ODを構成する道路区間jを設定する(ステップS602)。
When the arrival
次に、到着時刻予測部105は、経路ODに沿って路面公共交通が道路区間jに進入したときのプローブ速度V2(i,j)を混合交通速度記憶部113から読み込む(ステップS603)。ここで、道路区間jの進入時間iは、出発時刻ioを初期値とし、ステップS604以降の処理で計算される道路区間jの旅行時間を累積し設定される。次に、到着時刻予測部105は、道路区間jの距離Lを地図データ記憶部110から読み込む(ステップS604)。そして、一般車両のプローブ速度V2(i,j)から推定した混合交通時の走行速度V2(i,j)と距離Lとから、当該道路区間jの旅行時間Tm(i,j)を計算する(ステップS605)。
Next, the arrival
次に、到着時刻予測部105は、地図データ記憶部110に保存されている路線情報を参照し、当該道路区間jに停留所が存在するか否かを判定する(ステップS606)。
Next, the arrival
ステップS606の判定処理で当該道路区間jに停留所が存在する場合(ステップS606のYes)には、到着時刻予測部105は、路線情報に基づいてその停留所の停車時間TS(i,j)を設定する(ステップS607)。停車時間Ts(i,j)は、標準値として設定した停車時間、あるいは路面公共交通から収集した走行データから時間ごとに集計された停車時間が用いられる。一方、当該道路区間jに停留所が存在しない場合(ステップS606のNo)、到着時刻予測部105は、当該道路区間jの停車時間Ts(i,j)を0とする。
If there is a stop in the road section j in the determination process in step S606 (Yes in step S606), the arrival
そして、到着時刻予測部105は、式(3)に基づいて始点Oから当該道路区間jを通過するまでの旅行時間Trを計算する(ステップS608)。
Then, the arrival
(数3)
Tr=Σi,j(Tm(i,j)+Ts(i,j)) ・・・・(3)(Equation 3)
Tr = Σi, j (Tm (i, j) + Ts (i, j)) (3)
到着時刻予測部105は、経路ODを構成する全道路区間jに対してステップS603〜S608の処理を実行し、始点Oを出発して終点Dまでの各道路区間jの旅行時間を累積した旅行時間Trを経路ODの旅行時間Todに設定する(ステップS609)。
The arrival
次に、到着時刻予測部105は、出発時間ioにTodを加算し、終点Dの到着時刻Tpを計算する(ステップS610)。ここで、終点Dが存在する道路区間の旅行時間は、当該道路区間の接続点(進入側)から終点Dまでの距離で当該道路区間の旅行時間を按分し設定する。
Next, the arrival
そして、到着時刻予測部105は、到着時刻Tpを遅延時間予測部106と、入/出力部108に出力し(ステップS611)、本フローチャートの処理を終了する。
Then, the arrival
[遅延時間予測処理]
次に、所定地点の到着予測時刻を用いて当該所定地点の遅延時間を予測する処理について、図7を参照して説明する。[Delay time prediction process]
Next, a process for predicting the delay time at the predetermined point using the predicted arrival time at the predetermined point will be described with reference to FIG.
図7は、到着時刻予測装置1における遅延時間予測部106の処理を示すフローチャートである。
遅延時間予測部106は、到着時刻予測部105で計算された所定地点の到着予測時刻を用いて、所定地点の遅延時間を計算する。以下、本フローチャートのそれぞれのステップについて詳細に説明する。FIG. 7 is a flowchart showing the processing of the delay
The delay
図7において、最初に、遅延時間予測部106は、到着時刻予測部105から終点Dの到着予測時刻Tpを読み込む(ステップS701)。次に、遅延時間予測部106は、到着予測時刻Tpに対応する路面公共交通の時刻表(運行スケジュール)を時刻表記憶部114から読み込む(ステップS702)。次に、遅延時間予測部106は、終点Dの到着予測時刻Tpと時刻表に登録されている終点Dの発着時刻との差分から、遅延時間dTを計算する(ステップS703)。そして、遅延時間予測部106は、地点Dの遅延時間dTを入/出力部108に出力し(ステップS704)、本フローチャートの処理を終了する。
In FIG. 7, first, the delay
[実行条件および実行結果(到着予測時刻、遅延時間)の表示例]
図8は、到着時刻予測装置1において、到着時刻予測部105および遅延時間予測部106の処理を実行する際に設定される実行条件(路線、始点O、終点D、始点Oの出発時刻など)と、その実行結果(到着予測時刻および遅延時間)の表示例を示す。図8Aは地図表示、図8Bは評価条件表示、図8Cは到着予測時刻表示を示す。[Display example of execution conditions and execution results (estimated arrival time, delay time)]
FIG. 8 shows execution conditions (route, start point O, end point D, start time of start point O, etc.) set when the arrival
評価条件表示802は、入/出力部108、あるいは通信インターフェース部101を介して設定された評価条件を示す、始点O、終点D、出発日、出発時刻、路線の表示例である。図8Bに示すような評価条件表示802を表示部22に表示し、ユーザが評価条件表示802の内容を確認しながら評価条件の設定を行えるようにしてもよい。
An
地図表示801は、設定された評価条件に関連する周辺地図を地図データ記憶部110から読み込み、路線などの評価条件を地図上に重畳表示した例である。地点A及び地点Bは、経路OD上に存在する停留所の位置情報で、路線情報として、地図データ記憶部110あるいは時刻表記憶部114などに記憶されている。ユーザは、表示部22に表示された地図表示801を確認しながら、始点O、終点Dや路線などの評価条件を設定してもよい。
The
到着予測時刻表示803は、評価条件表示802の評価条件に基づき、到着時刻予測部105で計算された各地点における到着予測時刻の表示出力例である。図8Cの到着予測時刻表示803では、遅延時間予測部106で計算された各地点における遅延時間も表示している。図8Cには、地点、時刻表(到着予定時刻)、到着予測時刻、遅延時間(分)の表示例が示されている。
The predicted
上述した到着時刻予測部105および遅延時間予測部106の各フローチャート(図6,図7)では、終点である終点Dの到着予測時刻および遅延時間を出力するようにしている。しかし、図8Cに示すように、経路ODの途中地点である地点A,B(停留所A,B)の到着予測時刻および遅延時間を終点Dの情報に含めて出力するようにしてもよい。
In the flowcharts (FIGS. 6 and 7) of the arrival
[超過交通量算出処理]
次に、所定道路区間の超過交通量を算出する処理について、図9を参照して説明する。[Excess traffic calculation processing]
Next, a process for calculating the excess traffic volume in the predetermined road section will be described with reference to FIG.
図9は、到着時刻予測装置1の超過交通量算出部107による超過交通量を算出する処理を示したフローチャートである。
超過交通量算出部107は、遅延時間予測部106で計算した経路ODに所定以上の遅延が生じる場合、経路ODを構成する道路区間の超過交通量を算出する。以下、本フローチャートのそれぞれのステップについて詳細に説明する。FIG. 9 is a flowchart showing processing for calculating excess traffic volume by the excess traffic
The excess traffic
図9において、最初に、超過交通量算出部107は、遅延時間予測部106から経路ODの任意地点(ここでは終点Dとする)の遅延時間dTを読み込む(ステップS901)。
In FIG. 9, first, the excess
次に、超過交通量算出部107は、遅延時間dTが所定値以上であるか否かを判定する(ステップS902)。ここで遅延時間dTが所定値未満(許容値内)である場合(ステップS902のNo)には、本超過交通量算出処理を終了する。
Next, the excess
一方、遅延時間dTが所定値以上である場合(ステップS902のYes)には、超過交通量算出部107は、経路ODを構成する道路区間jを設定する(ステップS903)。
On the other hand, when the delay time dT is greater than or equal to the predetermined value (Yes in step S902), the excess traffic
次に、超過交通量算出部107は、経路ODに沿って道路区間jの混合交通の走行速度V2(i,j)(ここではV2とする)を混合交通速度記憶部113から読み込む(ステップS904)。
Next, the excess
次に、超過交通量算出部107は、道路区間jに関連する第二の交通特性を交通特性記憶部112から読み込み、走行速度V2に対応する交通密度Kから当該道路区間の交通量Qp(j)(=V2×K)を計算する(ステップS905)。
Next, the excess traffic
次に、超過交通量算出部107は、第二の交通特性の臨界速度Vcと臨界密度Kcから臨界交通量Qc(j)(=Vc×Kc)を計算する(ステップS906)。そして、超過交通量算出部107は、当該道路区間jの超過交通量Qe(j)(=Qp(j)−Qc(j))を計算する(ステップS907)。
Next, the excess
そして、超過交通量算出部107は、ステップS903で設定した全ての道路区間jにおいてステップS904〜S907の処理を実行し、経路ODを構成する各道路区間jの超過交通量Qe(j)を計算する。
そして、超過交通量算出部107は、経路ODを構成する各道路区間jの超過交通量Qe(j)を入/出力部108に出力し(ステップS908)、本フローチャートの処理を終了する。Then, the excess
Then, the excess traffic
[超過交通量の表示例]
図10は、本実施形態に係る到着時刻予測装置1の超過交通量算出部107で計算された超過交通量の入/出力部108におけるデータ出力例を示す。図10Aは経路表示、図10Bは超過交通量表示を示す。[Excess traffic display example]
FIG. 10 shows an example of data output in the excess traffic input /
通過交通量表示1005(図10B)は、経路OD(図10A)を構成する道路リンクIDごとに、通過予定時刻(当該道路リンクの進入時刻でもよい)、当該道路リンクの臨界交通量Qc、予測交通量Qp、超過交通量Qe、当該道路リンクに存在する停留所を示す。太線で表された道路区間1001は超過交通量が発生する道路区間である。また、地点1002,1003は所定時間以上の遅延が予測される地点(停留所B,D)であり、このような深刻な遅延が予想される地点を含む道路区間1001を、遅延が発生しない地点あるいは遅延が許容値以内の地点を含む道路区間と異なる態様で表示する。
The passing traffic volume display 1005 (FIG. 10B) shows, for each road link ID constituting the route OD (FIG. 10A), a scheduled passing time (may be an approach time of the road link), a critical traffic volume Qc of the road link, and a prediction. The traffic volume Qp, the excess traffic volume Qe, and the stop existing on the road link are shown. A
図10に示すように、路面公共交通の運行経路の遅延時間が所定時間を超える場合は、当該経路を構成する各道路区間の超過交通量を出力するようにしている。それにより、超過交通量が予測される当該道路区間の流入交通量の抑制や流出交通量の拡大など交通施策、超過交通量が予測される時間帯の交通制御(信号制御など)、路面公共交通の運行計画の見直しなどの対応が可能となる。したがって、路面公共交通の深刻な遅延が解消され、路面公共交通の利便性が高まる。 As shown in FIG. 10, when the delay time of the operation route of the road surface public transport exceeds a predetermined time, the excess traffic volume of each road section constituting the route is output. As a result, traffic measures such as suppression of inflow traffic volume and expansion of outflow traffic volume, traffic control (signal control, etc.) during time zones where excess traffic volume is predicted, road surface public traffic, etc. It is possible to take measures such as reviewing the operation plan. Therefore, the serious delay of road surface public transport is eliminated, and the convenience of road surface public transport is enhanced.
上述したように本実施形態では、路面公共交通を実際に走行させることなく、一般車両から収集したプローブ速度を用いて、一般車両と路面公共交通が混在する混合交通を想定したときの、所定地点における路面公共交通の到着時刻や遅延時間を予測する。そのため、路面公共交通が実際に走行していない道路や時間帯でも、実際の交通状況を加味した路面公共交通の到着時刻や遅延時間、超過交通量を予測できる。 As described above, in the present embodiment, a predetermined point is assumed when mixed traffic in which a general vehicle and road public traffic are mixed is assumed by using the probe speed collected from the general vehicle without actually driving the road public traffic. Predict the arrival time and delay time of road surface public transport in Therefore, it is possible to predict the arrival time, delay time, and excess traffic amount of the road surface public traffic in consideration of the actual traffic situation even on roads and time zones where the road surface public traffic is not actually traveling.
さらに、本実施形態では、走行速度と通過交通量との関連性を示す交通特性(第一の交通特性、第二の交通特性)を用いて、一般車両のプローブ速度から混合交通時の路面公共交通の走行速度を推定する。そのため、非渋滞〜渋滞の幅広い交通状況において、路面公共交通の存在を反映した予測が可能となる。 Furthermore, in this embodiment, the road surface public at the time of mixed traffic is determined from the probe speed of a general vehicle using the traffic characteristics (first traffic characteristics, second traffic characteristics) indicating the relationship between the traveling speed and the passing traffic volume. Estimate the travel speed of traffic. Therefore, it is possible to make a prediction reflecting the presence of road surface public traffic in a wide traffic situation from non-congested to congested traffic.
<2.他の実施形態>
[実行条件および実行結果の他の表示例]
図11は、路面公共交通の到着予測時刻および遅延時間の表示出力の他の例を示す。
図11の地図表示1101は、図8Aの地図表示801の経路OD上の各地点に吹き出しを表示し、その吹き出しに図8Cの到着予測時刻と遅延時間を表示したものである。<2. Other embodiments>
[Other display examples of execution conditions and execution results]
FIG. 11 shows another example of display output of predicted arrival time and delay time of road surface public transport.
A
この地図表示1101のような表示形態とすることにより、ユーザは各地点における到着予測時刻と遅延時間をより視覚的に認識し、これらの情報を直観的に把握することが可能となる。さらに、到着予測時刻と遅延時間を吹き出し表示する地点を、ユーザが操作部24を使用して選択できるようにしてもよい。
By adopting a display form such as this
図12は、所定経路を構成する各道路区間の超過交通量の表示出力の他の例を示す。
図12の経路表示1201は、図10Aの経路表示1004の経路OD上の各道路リンクに吹き出しを表示し、その吹き出しに図10Bの超過交通量の値を表示したものである。FIG. 12 shows another example of the display output of the excess traffic volume of each road section constituting the predetermined route.
The
この経路表示1201のような表示形態とすることにより、ユーザは各地点における超過交通量をより視覚的に認識し、これらの情報を直観的に把握することが可能となる。さらに、超過交通量を吹き出し表示する地点を、ユーザが操作部24により選択できるようにしてもよい。
By adopting a display form such as this
<3.その他>
図13は、通信ネットワークに接続する端末装置の内部構成例を示す。
図8,図10〜図12に示す表示内容を、通信ネットワーク4に接続された端末装置1300に表示させるようにしてもよい。例えば端末装置1300として、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット型端末、携帯電話端末、ウェアラブル端末等を用いることができる。<3. Other>
FIG. 13 shows an internal configuration example of a terminal device connected to a communication network.
The display contents shown in FIGS. 8 and 10 to 12 may be displayed on the
端末装置1300は、バス1360にそれぞれ接続されたCPU1311、ROM1312、及びRAM1313を備える。CPU1311、ROM1312、及びRAM1313により制御部1310が構成される。さらに、端末装置1300は、表示部1320、操作部1340、記憶部1350、及び通信インターフェース部1330を備える。端末装置1300の各部は、コンピュータ20(図2)の各部に対応し、コンピュータ20の各部と同様の機能を備える。
The
このように、端末装置1300により路面公共交通の到着予測時刻や遅延時間、超過交通量の情報が表示部1320に表示され、これらの情報がユーザに提示されることにより、ユーザはこれらの情報を把握することができる。
As described above, the
また、路面公共交通の到着予測時刻や遅延時間、超過交通量の情報は、車載装置2の表示部23に表示されてもよい。例えばバスの停留所やバスの停留所がある駅に向かっている車載装置2に表示されることにより、車両5の運転車や搭乗者が路面公共交通の到着予測時刻や遅延時間を確認することができる。また、超過交通量により、バスの停留所までの道路区間や該道路区間に交差する道路を走行する車両の混雑の具合を把握できる。 Further, information on the predicted arrival time, delay time, and excess traffic volume of road surface public traffic may be displayed on the display unit 23 of the in-vehicle device 2. For example, by displaying on the in-vehicle device 2 that is heading to the bus stop or the station where the bus stop is located, the driver of the vehicle 5 and the passenger can check the predicted arrival time and delay time of the road surface public transport. . In addition, it is possible to grasp the degree of congestion of a vehicle traveling on a road section to a bus stop or a road intersecting with the road section based on the excess traffic volume.
交通特性記憶部112に記憶される第一及び/又は第二の交通特性は、路面公共交通の混在率Pbや、地図データから得られる道路情報などの特徴別に複数生成される。道路情報としては、上述した道路種別や車線数、幅員の他に、道路形状、道路勾配、踏切、及び一時停止地点などが挙げられる。混合交通速度推定部104は、予測対象の道路区間jの道路情報における交通特性、又は当該道路情報に類似する参照道路区間の交通特性を、当該道路区間jの第一及び/又は第二の交通特性として選択する。
A plurality of first and / or second traffic characteristics stored in the traffic
また、交通特性記憶部112に記憶される第一及び/又は第二の交通特性は、天候、気温、路面状態などの走行環境の特徴別に複数生成されるようにしてもよい。混合交通速度推定部104は、予測対象の道路区間jの走行環境(走行予定時)における交通特性、又は当該走行環境に類似する走行環境における交通特性を、当該道路区間jの第一及び/又は第二の交通特性として選択する。
A plurality of the first and / or second traffic characteristics stored in the traffic
さらに、本発明は上述した各実施形態例に限られるものではなく、請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、その他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。 Furthermore, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various other application examples and modifications can be taken without departing from the scope of the present invention described in the claims. .
例えば、上述した実施形態例は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細且つ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態例の構成の一部を他の実施形態例の構成に置き換えることは可能である。また、ある実施形態例の構成に他の実施形態例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。 For example, the above-described exemplary embodiments are detailed and specific descriptions of the configuration of the apparatus and the system in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described above. . Further, it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment. In addition, the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. Moreover, it is also possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each exemplary embodiment.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又はICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に保存することができる。 Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 Further, the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.
1…到着時刻予測装置、 10… 到着時刻予測システム、 11…GPS受信部、 12…制御部、 13…表示部、 14…通信部、 20…端末装置、 21…制御部、 21a…CPU、 21b…ROM、 21c…RAM、 22…表示部、 25…記憶部、 101…通信インターフェース部、 102…プローブデータ取得部、 103…交通量推定部、 104…混合交通速度推定部、 105…到着時刻予測部、 106…遅延時間予測部、 107…超過交通量算出部、 108…入/出力部、 110…地図データ記憶部、 111…プローブ速度記憶部、 112…交通特性記憶部、 113…混合交通速度記憶部、 114…時刻表記憶部、 401…第1の曲線、 402…第2の曲線、 801…地図表示、 802…評価条件表示、 803…到着予測時刻表示、 1001…道路区間、 1002,1003…地点、 1004…経路表示、 1005…超過交通量表示、 1101…地図表示、 1201…経路表示、 1300…端末装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Arrival time prediction apparatus, 10 ... Arrival time prediction system, 11 ... GPS receiving part, 12 ... Control part, 13 ... Display part, 14 ... Communication part, 20 ... Terminal device, 21 ... Control part, 21a ... CPU, 21b ... ROM, 21c ... RAM, 22 ... display section, 25 ... storage section, 101 ... communication interface section, 102 ... probe data acquisition section, 103 ... traffic volume estimation section, 104 ... mixed traffic speed estimation section, 105 ... arrival time prediction 106: Delay
Claims (9)
地図データを記憶する地図データ記憶部と、
走行速度と交通量との関係を示す交通特性を記憶する交通特性記憶部と、
前記道路区間のプローブ速度と交通特性とから前記道路区間の交通量を推定する交通量推定部と、
推定された前記交通量と前記交通特性とから、路面公共交通以外の一般車両に該路面公共交通が混在する混合交通の走行速度を推定する混合交通速度推定部と、
前記混合交通速度推定部で推定された前記混合交通の走行速度から、前記道路区間における前記路面公共交通の旅行時間と所定地点の到着時刻を予測する到着時刻予測部と、
を有する到着時刻予測装置。A probe data acquisition unit for acquiring a probe speed, which is a traveling speed, from probe data of a vehicle traveling on a road section to be measured;
A map data storage unit for storing map data;
A traffic characteristic storage unit for storing a traffic characteristic indicating a relationship between a traveling speed and a traffic volume;
A traffic estimation unit that estimates the traffic volume of the road segment from the probe speed and traffic characteristics of the road segment;
From the estimated traffic volume and the traffic characteristics, a mixed traffic speed estimation unit that estimates the traveling speed of the mixed traffic in which the road public traffic is mixed with general vehicles other than the road public traffic,
An arrival time prediction unit that predicts a travel time of the road surface public transport and an arrival time of a predetermined point in the road section from the traveling speed of the mixed traffic estimated by the mixed traffic speed estimation unit;
An arrival time predicting device.
前記交通量推定部は、前記第一の交通特性を用いて、所定の時間帯に前記道路区間を走行する一般車両のプローブ速度から交通密度を推定し、
前記混合交通速度推定部は、推定された前記交通密度と前記第二の交通特性とから、前記路面公共交通が混在する混合交通を想定した場合の、前記車両の走行速度を推定する
請求項1に記載の到着時刻予測装置。The traffic characteristic storage unit includes a first traffic characteristic indicated by a relation characteristic between a traveling speed and a traffic density in the traffic flow of the general vehicle, and a traffic flow in which the road surface public traffic is mixed in the general vehicle at a predetermined ratio. Memorize the second traffic characteristics shown by the related characteristics of travel speed and traffic density in
The traffic volume estimation unit uses the first traffic characteristic to estimate a traffic density from a probe speed of a general vehicle traveling on the road section in a predetermined time zone,
The mixed traffic speed estimation unit estimates a traveling speed of the vehicle when the mixed traffic in which the road surface public traffic is mixed is assumed from the estimated traffic density and the second traffic characteristic. The arrival time predicting apparatus according to 1.
請求項2に記載の到着時刻予測装置。The arrival time prediction unit reads the road segment distance from the map data storage unit as the traveling speed of the road surface public transport, calculates the travel time of the road segment, and on a predetermined route based on the specified execution condition The arrival time prediction apparatus according to claim 2, wherein each road section constituting a route from the start point to the end point is specified, and an arrival time at a predetermined point on the route is calculated from a travel time of each road section.
請求項3に記載の到着時刻予測装置。The arrival time prediction device according to claim 3, wherein the arrival time prediction unit sets a stop time when the stop point of the road surface public transport exists in the road section, and adds the stop time to the travel time.
前記遅延時間予測部は、指定された実行条件に応じて遅延時間を計算し、その結果を入/出力部に出力する
請求項1に記載の到着時刻予測装置。A delay time prediction unit that calculates a time difference between the predicted arrival time of the predetermined point and the timetable of the road surface public transport read from the timetable storage unit, and calculates a delay time of the point;
The arrival time prediction apparatus according to claim 1, wherein the delay time prediction unit calculates a delay time according to a designated execution condition and outputs the result to an input / output unit.
請求項5に記載の到着時刻予測装置。A delay time exceeding a predetermined value is detected at a predetermined point of a predetermined route set based on a specified execution condition, and the second traffic characteristic related to the road section constituting the route is read from the traffic characteristic storage unit. The arrival time prediction device according to claim 5, further comprising: an excess traffic volume calculation unit that calculates an excess traffic volume from a traffic density at a traveling speed of each road section and a critical traffic volume.
請求項1に記載の到着時刻予測装置。The probe data acquisition unit discriminates the vehicle type provided with the probe data, and the mixed traffic speed estimation unit sets the probe speed when the provided vehicle type is the road surface public traffic to the mixed traffic traveling speed in the road section. about,
The arrival time prediction apparatus according to claim 1.
前記車載装置は、
前記車両の車両位置の情報を取得する位置情報取得部と、
前記車両位置及び通過時刻を含む前記プローブデータを前記ネットワークに出力する通信部と、を備え、
前記サーバは、
前記車両から前記プローブデータを受信し、前記プローブデータを基に道路区間の走行速度であるプローブ速度を取得するプローブデータ取得部と、
地図データを記憶する地図データ記憶部と、
走行速度と交通量との関係を示す交通特性を記憶する交通特性記憶部と、
前記道路区間のプローブ速度と交通特性とから前記道路区間の交通量を推定する交通量推定部と、
推定された前記交通量と前記交通特性とから、路面公共交通以外の一般車両に該路面公共交通が混在する混合交通の走行速度を推定する混合交通速度推定部と、
前記混合交通速度推定部で推定された前記混合交通の走行速度から、前記道路区間における前記路面公共交通の旅行時間と所定地点の到着時刻を予測する到着時刻予測部と、
を有する到着時刻予測システム。An arrival time prediction system comprising an in-vehicle device mounted on a vehicle and a server that receives probe data transmitted from the in-vehicle device via a network,
The in-vehicle device is
A position information acquisition unit for acquiring information of a vehicle position of the vehicle;
A communication unit that outputs the probe data including the vehicle position and passage time to the network, and
The server
A probe data acquisition unit that receives the probe data from the vehicle and acquires a probe speed that is a traveling speed of a road section based on the probe data;
A map data storage unit for storing map data;
A traffic characteristic storage unit for storing a traffic characteristic indicating a relationship between a traveling speed and a traffic volume;
A traffic estimation unit that estimates the traffic volume of the road segment from the probe speed and traffic characteristics of the road segment;
From the estimated traffic volume and the traffic characteristics, a mixed traffic speed estimation unit that estimates the traveling speed of the mixed traffic in which the road public traffic is mixed with general vehicles other than the road public traffic,
An arrival time prediction unit that predicts a travel time of the road surface public transport and an arrival time of a predetermined point in the road section from the traveling speed of the mixed traffic estimated by the mixed traffic speed estimation unit;
An arrival time prediction system.
地図データを記憶する処理と、
走行速度と交通量との関係を示す交通特性を記憶する処理と、
前記道路区間のプローブ速度と交通特性とから前記道路区間の交通量を推定する処理と、
推定された前記交通量と前記交通特性とから、路面公共交通以外の一般車両に該路面公共交通が混在する混合交通の走行速度を推定する処理と、
推定された前記混合交通の走行速度から、前記道路区間における前記路面公共交通の旅行時間と所定地点の到着時刻を予測する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。A process of acquiring a probe speed, which is a traveling speed, from probe data of a vehicle traveling on a road section to be measured;
Processing to store map data;
A process for storing traffic characteristics indicating the relationship between travel speed and traffic volume;
A process for estimating the traffic volume of the road section from the probe speed and traffic characteristics of the road section;
From the estimated traffic volume and the traffic characteristics, a process for estimating the traveling speed of the mixed traffic in which the road surface public traffic is mixed with general vehicles other than the road surface public traffic,
A process for predicting the travel time of the road surface public transport in the road section and the arrival time of a predetermined point from the estimated traveling speed of the mixed traffic;
A program that causes a computer to execute.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2015/062862 WO2016174745A1 (en) | 2015-04-28 | 2015-04-28 | Arrival time prediction device, arrival time prediction system, and program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2016174745A1 true JPWO2016174745A1 (en) | 2018-01-18 |
JP6396584B2 JP6396584B2 (en) | 2018-09-26 |
Family
ID=57198279
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017515330A Expired - Fee Related JP6396584B2 (en) | 2015-04-28 | 2015-04-28 | Arrival time prediction apparatus, arrival time prediction system, and program |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6396584B2 (en) |
CN (1) | CN107533797B (en) |
WO (1) | WO2016174745A1 (en) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108288096B (en) * | 2017-01-10 | 2020-08-21 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | Method and device for estimating travel time and training model |
WO2018168035A1 (en) * | 2017-03-15 | 2018-09-20 | 住友電気工業株式会社 | Computer program, estimation device and estimation method for vehicle speed, and estimation device and estimation method for traffic congestion tendency |
CN108765985B (en) * | 2018-06-13 | 2020-12-25 | 重庆交通大学 | Signalized intersection entrance lane delay calculation method based on arrival of first vehicle |
JP7245084B2 (en) * | 2019-03-15 | 2023-03-23 | 日立Astemo株式会社 | Autonomous driving system |
JP7372058B2 (en) * | 2019-06-24 | 2023-10-31 | 株式会社日立製作所 | Traffic flow prediction support device, traffic flow prediction support method, and traffic flow prediction support program |
CN110491158B (en) * | 2019-09-25 | 2022-04-19 | 西安安邦鼎立智能科技有限公司 | Bus arrival time prediction method and system based on multi-metadata fusion |
CN111402577A (en) * | 2020-02-27 | 2020-07-10 | 北京交通大学 | Method for predicting parking time of driver at signalized intersection |
CN111400826B (en) * | 2020-06-04 | 2020-09-18 | 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所 | Method and system for predicting ice shape at any moment |
JP7238853B2 (en) * | 2020-06-11 | 2023-03-14 | トヨタ自動車株式会社 | Map generation data collection device and map generation data collection method |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004029871A (en) * | 2002-06-21 | 2004-01-29 | Hitachi Ltd | Traffic information system |
JP2006215671A (en) * | 2005-02-02 | 2006-08-17 | Hitachi Systems & Services Ltd | Time display system of route bus |
JP2006221237A (en) * | 2005-02-08 | 2006-08-24 | Omron Corp | Travel time calculation system |
WO2008054168A1 (en) * | 2006-11-03 | 2008-05-08 | Sk Energy Co., Ltd. | System and method for generating traffic information |
JP2009264953A (en) * | 2008-04-25 | 2009-11-12 | Denso Corp | On-vehicle device and center device |
JP2013140498A (en) * | 2012-01-05 | 2013-07-18 | Traffic Plus:Kk | Method for acquiring estimated travel track of general vehicle by bus probe data |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002024989A (en) * | 2000-07-04 | 2002-01-25 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | System and device for controlling signal, and system, device and method for providing traffic information |
JP4329711B2 (en) * | 2005-03-09 | 2009-09-09 | 株式会社日立製作所 | Traffic information system |
JP4450000B2 (en) * | 2007-03-14 | 2010-04-14 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | Route selection support device and route selection support method |
CN104243900A (en) * | 2013-06-21 | 2014-12-24 | 中兴通讯股份有限公司 | Vehicle arrival time prediction system and method |
-
2015
- 2015-04-28 WO PCT/JP2015/062862 patent/WO2016174745A1/en active Application Filing
- 2015-04-28 CN CN201580078801.2A patent/CN107533797B/en not_active Expired - Fee Related
- 2015-04-28 JP JP2017515330A patent/JP6396584B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004029871A (en) * | 2002-06-21 | 2004-01-29 | Hitachi Ltd | Traffic information system |
JP2006215671A (en) * | 2005-02-02 | 2006-08-17 | Hitachi Systems & Services Ltd | Time display system of route bus |
JP2006221237A (en) * | 2005-02-08 | 2006-08-24 | Omron Corp | Travel time calculation system |
WO2008054168A1 (en) * | 2006-11-03 | 2008-05-08 | Sk Energy Co., Ltd. | System and method for generating traffic information |
JP2009264953A (en) * | 2008-04-25 | 2009-11-12 | Denso Corp | On-vehicle device and center device |
JP2013140498A (en) * | 2012-01-05 | 2013-07-18 | Traffic Plus:Kk | Method for acquiring estimated travel track of general vehicle by bus probe data |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107533797A (en) | 2018-01-02 |
WO2016174745A1 (en) | 2016-11-03 |
JP6396584B2 (en) | 2018-09-26 |
CN107533797B (en) | 2020-05-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6396584B2 (en) | Arrival time prediction apparatus, arrival time prediction system, and program | |
JP5615312B2 (en) | Traffic jam prediction method and traffic jam prediction device | |
KR101696548B1 (en) | Managing method for service schedule of fleet | |
JP2015212863A (en) | Traffic signal control device, traffic signal control method, and computer program | |
JP2005283480A (en) | Traffic information providing system | |
JP2007041782A (en) | Traffic monitoring system | |
EP2610782A1 (en) | Method for planning the route of a vehicle | |
JPH11144182A (en) | Traffic flow simulation system | |
JP2009093560A (en) | Information management server, navigation device, information management method, navigation method, information management program, navigation program and recording medium | |
JP6135448B2 (en) | Information providing system, information providing method, and information providing program | |
JP2015076079A (en) | Use purpose estimation system, terminal equipment, use purpose estimation method, and program | |
CN102288186B (en) | Navigational system and use the paths planning method of this navigational system | |
WO2009104244A1 (en) | Travel planning device, navigation device, travel planning method, travel planning program, and recording medium | |
JP2015075479A (en) | Congestion display device, congestion display method, and congestion display program | |
JP4313457B2 (en) | Travel time prediction system, program recording medium, travel time prediction method, information providing device, and information acquisition device | |
JP2009103524A (en) | Navigation device, navigation method, navigation program, and computer-readable recording medium | |
JP2008304313A (en) | Navigation device, distribution device and navigation system | |
JP4652472B2 (en) | NAVIGATION DEVICE, NAVIGATION METHOD, NAVIGATION PROGRAM, AND RECORDING MEDIUM | |
JP6145843B2 (en) | Information provision device | |
JP2007263755A (en) | Communication device, communication relay installation, communication method, communication program and recording medium | |
JP6272929B2 (en) | Information processing system, information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
JP6211316B2 (en) | Driving assistance device | |
JP2010038625A (en) | Car navigation device | |
JP5446603B2 (en) | In-vehicle device and program | |
JPWO2008146398A1 (en) | Route search device, route search method, route search program, and recording medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A524 | Written submission of copy of amendment under article 19 pct |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A527 Effective date: 20170920 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170920 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180807 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180829 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6396584 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |