CN1715835B - 导航系统 - Google Patents

Abstract

探索到设定的目的地(52)的路线并进行引导的导航系统，带有：储存有包括有探索数据以及与区域有关的信息的地图数据和交通信息的记忆装置和、探索到上述目的地(52)的多条路线，在该路线通过特定区域时，算出通过特定区域内的链路的通过预测时刻的探索处理部和、对于上述特定区域内的链路，根据上述交通信息，作成在上述通过预测时刻时的预测交通信息的预测处理部。车载装置可以利用在车辆预测通过时刻时的预测交通信息、可以探索可能避开堵塞的路线。

Description

导航系统

技术领域

本发明涉及一种导航系统。

背景技术

在以往的技术中，对于汽车等车辆中的车载导航装置而言，驾驶员等操作者操作规定的输入部设定目的地后，根据该目的地以及用现在位置检测处理部检测出来的车辆的现在位置，探索从现在位置到目的地的路线，并且对探索到的路线进行引导。这时，是探索从现在位置到目的地距离最短的路线，或者是探索所需要时间最短的路线。

另外，有像接受道路堵塞信息探索避开堵塞区间的路线那样，提供将交通信息传送给导航装置的系统(例如，参考专利文献1)。这时，服务器探索多条路线，将该路线所包括的每个地图网格的交通信息传送给导航装置。这样，该导航装置根据接受的交通信息，探索需要时间最短的路线。

但是，对于上述以往的系统而言，导航装置能接受的交通信息是现在的信息。这样，即使利用上述交通信息进行路线探索，对于距离现在位置很远的地方的信息而言，当车辆实际通过时，交通状况发生了变化，这样就不能一定探索到需要时间最短的路线。在将预测的交通信息传送给导航装置时，必须要传送和车辆通过时刻对应的预测交通信息。

专利文献1：特开2004-85486号公报

发明内容

本发明为了解决上述以往导航系统存在的问题，提供了车载装置可以利用在车辆预测通过时刻时的预测交通信息、可以探索可能避开堵塞的路线的导航系统。

为此，本发明的导航系统，是探索到设定的目的地的路线并进行引导的导航系统，具有：储存有包括探索数据以及与区域有关的信息在内的地图数据和交通信息的记忆装置；探索到上述目的地的多条路线，在该路线通过特定区域时，算出通过特定区域内的链路(link)的通过预测时刻的探索处理部；和对于上述特定区域内的链路，根据上述交通信息，作成在上述预测通过时刻时的预测交通信息的预测处理部。

在本发明的另一导航系统中，进而，上述预测处理部，根据上述交通信息数据库中储存的链路旅行时间模式作成预测链路旅行时间模式，根据该预测链路旅行时间模式作成预测交通信息。

在本发明的又一导航系统中，进而，上述探索处理部，算出上述特定区域内的平均车速，对于在上述特定区域中上述路线以外的链路，算出距离规定的点的距离，根据上述平均车速以及距离，算出通过上述特定区域内的上述路线以外的链路的通过预测时刻。

在本发明的又一个导航系统中，还有，上述探索处理部，合计通过在上述路线上的上述特定区域部分的距离，以及，根据合计上述部分所需要的时间，算出上述平均车速。

在本发明的又一个导航系统中，还有，上述规定的点是进入上述路线的上述特定区域的进入点。

在本发明的又一个导航系统中，还有，上述特定区域，是事先被指定注册的区域。

本发明的又一个导航系统是一种具有将预测交通信息传送到车载装置的服务器，并使用从该服务器传来的预测交通信息探索到目的地路线的车载装置的导航系统，其中上述服务器具备：储存包含探索数据以及与区域相关的信息在内的地图数据和交通信息的记忆(存储)装置；探索到上述目的地的多条路线、在该路线通过特定区域时，算出通过该特定区域内的链路的预测通过时刻的探索处理部；以及、对于上述特定区域内的链路，根据上述交通信息，作成在上述预测通过时刻时的预测交通信息的预测处理部，并将所作成的上述预测交通信息传送给上述车载装置，而该车载装置具备储存包含探索数据的地图数据的记忆装置，并使用从上述服务器传来的上述预测交通信息，探索到上述目的地的路线。

在本发明中，服务器传送对于探索路线有效的信息。这样，车载装置可以探索可能避开堵塞的路线。

附图说明

图1是表示在本发明实施方式中算出预测通过时刻的动作的图。

图2是表示在本发明实施方式中导航系统之构成的图。

图3是表示在本发明实施方式中作成短期预测链路旅行时间模式之动作的第1图。

图4是表示在本发明实施方式中作成短期预测链路旅行时间模式之动作的第2图。。

图5是表示在本发明实施方式中作成长期预测链路旅行时间模式之动作的图。

图6是表示在本发明实施方式中提供信息的服务器的动作流程图图中：

11-提供信息的服务器，13-交通信息数据库，14-区域定义数据库，24-探索处理部，26-预测处理部，31-车载装置，52-目的地，53、54-路线，55-特定区域，56a、56c-端点，57-1、57-2、57-3-链路

实施方式

下面就有关本发明的实施方式，结合附图进行详细说明。

图2是表示有关本发明的实施方式的导航系统之构成的图。如图2所示，11是作为服务器的提供信息的服务器，是构成在具备CPU、MPU等计算机构、半导体存储器、磁盘、光盘等记忆装置、通讯接口等的计算机中。

这里，31是被作为用户的操作者操作的车载装置。搭载在乘用车、卡车、公共汽车，摩托车等车辆上。另外车载装置实际上是多台，但在本实施方式中由于说明上的方便，用上述车载装置31来代表。而上述操作者，可以是例如上述车辆的驾驶员、乘坐者等，也可以是任何人。

还有，上述车载装置31具备：CPU、MPU等计算装置；半导体存储器、磁盘等记忆装置；液晶显示器、LED(light Emitting Diode)显示器、CRT等显示装置；键盘、显示器的手动控制器、十字键、按钮、遥控器、按键操纵板等输入装置；控制上述显示装置的显示控制装置；以及通讯接口等收发信息部。上述车载装置31，例如，可以是导航装置，但是只要具有探索从出发地到目的地的路线的功能设备，无论是什么设备都可以。

另外，上述车载装置31，具有图中没有表示出来的现在位置检测装置。该现在位置检测装置，例如在上述车载装置是导航装置时，一般根据GPS(全球定位系统)、地磁传感器、距离传感器、转向传感器、信号灯塔传感器、陀螺仪传感器等来检测现在位置

还有，在本发明实施方式中，就车载装置31是导航系统装置的情况进行说明。这时，上述车载装置31和通常的导航装置同样，具备储存包含探索数据在内的地图数据的记忆装置，并具有检索设施或者地点的检索功能、以及探索到设定的目的地的路线的探索功能。根据该探索功能，上述车载装置31成为可以利用交通信息而作为避开交通管制以及堵塞的路线探索、进行被称为动态路线引导的DRG(Dynamic Route Guidance)。

这里，上述提供信息的服务器11和车载装置31，通过在图中没有表示出来的网路可以互相通信地连接。

这样，本实施方式的导航系统，由上述提供信息的服务器11和车载装置31构成。这时，上述操作者，最好是事先注册到上述导航系统上，持有注册ID。还有，上述车载装置31也最好是被注册的。

这里，上述提供信息的服务器11，从功能的观点而言，具有：储存用以提供预测堵塞信息所必要的数据的数据部12、以及，访问该数据部12取出必要数据并作成预测堵塞信息处理的处理部21。而且，上述数据部12内具备交通信息数据库13以及区域定义数据库14。

另外，上述交通信息数据库13储存和道路堵塞等相关的信息或者交通管制信息等道路交通信息，这些信息，例如，是在被称为VICS(Erhicle Information&Communication System)(R)的道路交通信息通讯系统中，收集了警察、日本道路公团等交通管理系统的信息而作成的。此时，过去作成的和道路堵塞等相关的信息也作为统计的拥堵信息被储存。还有，在上述交通信息数据库13中也储存举行庆祝活动、游行(parade)、焰火大会等活动的预定场所、预定时间等预定活动的信息，例如，在车站周围或者大型商业设施周围的道路上除周末外在每日特定的时间发生堵塞、或海滩游泳场周围的道路在夏季休假时发生堵塞等统计的堵塞信息和预测堵塞的信息。这时，该统计的堵塞信息或者预测堵塞信息最好和后面所述的VICS(R)的链路相对应。进而，上述交通信息数据库13也可以储存事先注册的多数的操作者提供的信息。这时，该信息，例如，是关于道路堵塞信息、交通管理信息、交通管制等的详细信息。进而，上述交通信息数据库13也储存过去累积的链路旅行时间模式。

另外，上述区域定义数据库14储存将地图分割成适当大小的区域，对事先特定区域进行定义用的表格。上述区域，例如，是用2维网格分割地图形成的。这里，上述2维网格，是[JISX0410-1976地区网络代码]中规定的统一地区网格10倍的地区网格。还有，上述VICS(R)信息是规定各个2维网格内的交通信息的信息，各个2维网格内对于道路的上下线分别指定了唯一的VICS(R)链路ID。这样，在上述区域中将事先指定的区域，可以作为后面要说明的指定区域55被注册。

还有，上述区域，可以任意设定。例如，包括像首都高速道路那样的城市高速道路的区域，可以对应城市高速道路的疏密分割成任意大小，形成上述区域。还有，例如，像城市中心部那样的地区，可以分割成堵塞经常发生的车站周围区域以及其他区域。

还有，上述区域定义数据库14，也储存关于在各区域内的链路信息。这里，链路是构成道路的单位，通常，以三叉路以上的交叉点作为边界分割的。这样，通常的导航装置中，付与构成道路的各自的链路，即，付与作为识别道路链路识别号的链路ID。还有，在上述链路的信息，最好包含VICS(R)链路ID。这种情况下，因为上述道路链路和VICS(R)链路并不是同一东西，所以在上述区域定义数据库14，最好具备道路链路ID和上述VICS(R)链路ID之间的变换表(对照表)。

另外，上述提供信息的服务器11，为了探索路线在记忆装置内储存包括必要的探索数据在内的地图数据。例如，上述数据部12中最好储存日本全国所有的地图数据。该地图数据中，包括有交叉点数据，节点数据等探索路线时必要的探索数据。还有，上述地图数据中也包括关于所有道路的链路的信息。再有，上述数据部12最好储存为了检索出发地、目的地、通过点等地点的包括设施数据，分行业电话号码、庆典活动数据等的POI(Point of Interest)数据。

于是，存储上述交通信息数据库13、区域定义数据库14的提供信息服务器11的记忆装置，可以是提供信息的服务器11的内部记忆介质，也可以是外部记忆介质。

还有，上述处理部21，具备输入处理部22，检索处理部23，探索处理部24，显示处理部25以及预测处理部26。这里，上述输入处理部22，对从上述车载装置31接受的要求传送DRG用数据、输入设施或者地点的数据的传送要求等的输入进行处理。另外，上述检索处理部23，根据从上述车载装置31接受到的包含检索要求的检索条件，进行检索设施或者地点的POI检索处理。还有，上述探索处理部24，探索到设定的目的地的多条路线，算出在各条路线上的通过各链路的通过开始时刻。还有，上述探索处理部24，在探索到的路线通过特定区域时，算出对于该特定区域内的全部链路的预测通过时刻。而且，上述显示处理部25，为了显示被作成的预测堵塞信息进行显示处理。还有，上述特定区域，可以是任何区域，在本实施方式中，为了说明方便，仅说明上述特定区域是事先被指定被注册了的区域55。

还有，上述预测处理部26，在路线通过指定区域55时，作成在该指定区域55内的全部链路的预测交通信息。即，上述指定区域55作为作成关于全部链路的预测交通信息的目标区域事先被指定，在上述区域定义数据库14中注册。例如，堵塞频繁发生，并且道路网很复杂时，为了避开堵塞，最好是将能选择各种路线的区域作为指定的区域55，但是也可以将任何区域，作为指定区域55注册。例如，最好将包括像首都高速道路那样的城市高速道路地区分割成的2维网格或者分割成的任意大小区域、将包括车站地区的车站周围区域等作为指定区域55。

由此，上述提供信息的服务器11，可以探索可能通过的全部路线，作成关于各条路线的高精度的预测交通信息并传送给上述车载装置31。

另外，上述提供信息的服务器11，具有为了和车载装置31通信的通信部17。该通信部17，接到探索路线的要求、传送预测堵塞信息的要求时，将传送了该要求的车载装置31作为指定装置，将在上述处理部21作成的传送用数据传送到指定的上述车载装置31中。

下面说明上述构成的导航系统的动作。首先，说明向提供信息的服务器11作成预测链路旅行时间模式的动作。

图3是表示本发明的实施方式中的作成短期预测旅行时间模式之动作的第1图，图4是表示本发明的实施方式中的作成短期的预测旅行时间模式之动作的第2图，图5是本发明的实施方式中的作成长期的预测旅行时间模式的动作的图。

对于本实施方式而言，预测处理部26可以作成短期以及长期预测链路旅行时间模式。首先，在作成短期预测旅行时间模式时，上述预测处理部26进行现状的反馈，作成预测链路旅行时间模式。即，根据从车载装置31接受到的现在车辆行驶情况，根据模式选配、波形修正等方法作成预测链路旅行时间模式。这里，在作成短期预测链路旅行时间模式时的预测期间，例如，是从现在时刻开始的大约2小时的期间，可以任意设定。

首先说明用选配方法作成预测链路旅行时间模式的情况。这时，上述预测处理部26，根据从车载装置31传送来的表示搭载该车载装置31的车辆的状况的数据，如图3(a)所示，作成到现在时刻为止的在过去的规定时间内上述车辆的链路旅行时间模式。还有，上述过去的规定时间可以任意设定，例如，可以设定为从当天的上午零点开始到现在时刻位置的时间内。还有，在如图3(a)表示的链路旅行时间模式中，横轴是时刻，纵轴是总旅行时间。

接下来，上述预测处理部26，访问交通信息数据库13，将作成的上述链路旅行时间模式，和如图3(b)所示的在上述交通信息数据库13中事先储存的过去的链路旅行时间模式进行比较，进行选配。还有，图3(b)所示的链路旅行时间模式和图3(a)所示的链路旅行时间模式同样，表示了在一天中总旅行时间的变化。这样，上述预测处理部26，作为选配的结果，从上述交通信息数据库13中预先储存的过去的链路旅行时间模式中，抽出横轴范围是从原点到现在时刻的范围内的链路旅行时间模式中和被生成的上述链路旅行时间模式最相近的模式。

然后，上述预测处理部26，将从抽出的过去的链路旅行时间模式中剪切出在现在时刻以后的上述预测期间的链路旅行时间模式，并将它作为链路旅行时间模式。这样，如图3(c)所示，可以得到包括图3(a)表示的链路旅行时间模式的预测链路旅行时间模式。

下面，说明用波形修正方法生成预测链路旅行时间模式。这时，上述预测处理部26，使用在上述交通信息数据库13中预先储存的过去平均的链路旅行时间模式。在图4(a)中的点A表示从车载装置31接受到搭载该车载装置31的车辆的现在时刻的状况的点，图4(a)中的线B表示过去平均链路旅行时间模式。而且，图4(a)表示的链路旅行时间模式中，横轴是时刻，纵轴是总旅行时间。

然后，上述预测处理部26，将点A拟合线B那样进行修正，生成链路旅行时间模式。这时，像图4(b)表示的那样，使过去平均的链路旅行时间模式等比地变化，就可以生成像线C所示的那样的预测链路旅行时间模式。即，将线B上对应点A时刻的总旅行时间值变更为上述点A表示的总旅行时间值。这样，根据点A对应时刻时变更前的值和变更后的值的比，变更在全部时刻范围内线B表示的总旅行时间的值。于是，在全部时刻范围内线B表示的总旅行时间的值，都以和点A对应时刻时变更前的值和变更后的值的比相等的比例被改变，就可以生成如图4(b)中以线C表示的预测链路旅行时间模式。

还有，如图4(c)所示，将过去平均链路旅行时间模式向垂直方向平行移动，可以生成如线C所示的预测链路旅行时间模式。即，将对应点A时刻时的线B表示的总旅行时间值变成上述A表示的总旅行时间的值。然后，根据对应点A的时刻的变更前的值和变更后的值的差，将全部时刻范围的线B表示的总旅行时间的值进行变更。这样，在全部时刻范围内线B表示的总旅行时间的值，只变更和点A对应的时刻中的变更前的值与变更后的值的差相等的值，就可以生成如图4(c)中C线所示的预测链路旅行时间模式。

还有，如图4(d)所示，将过去平均链路旅行时间模式根据经历倾斜，可以生成如线C所示的预测链路旅行时间模式。这时，使线B整体通过点A以及表示上述车辆的现在时刻以前的状况的点AA地倾斜。这样，就可以生成如图4(d)中线C所示的预测链路旅行时间模式。

然后，在生成长期预测链路旅行时间模式时，上述预测处理部26不反馈现况，生成预测链路旅行时间模式。即，统计地分析在交通信息数据库13中储存的过去链路旅行时间模式，生成预测链路旅行时间模式。这里，生成长期预测链路旅行时间模式时的预测期间可以任意设定，例如可以是从现在时刻开始到大约2小时后的期间，。

首先，上述预测处理部26访问交通信息数据库13，得到如图5(a)所示的预先在该交通信息数据库13中储存的过去的链路旅行时间模式。而且，如图5(a)所示的链路旅行时间模式是一天内总旅行时间的变化，是在上述交通信息数据库13中储存的全部链路旅行时间模式，即，表示全日的变动。而且，图5(a)表示的链路旅行时间模式中，横轴是时刻，纵轴是总旅行时间。

然后，上述预测处理部26将如图5(a)所示的链路旅行时间模式按日历来分。这里，如图5(b)所示，分平时日的链路旅行时间模式和休息日的链路旅行时间模式。即，分平时日的变动和休息日的变动。这里，休息日是星期六、星期天和庆祝节日，而平时日是除这些日子以外的日子。还有，也可以专门抽出例如黄金周，夏季休假、年底新年等特定的日子或者时期的链路旅行时间模式。还有，如果除去上述链路旅行时间模式中的异常值，可以降低数据的偏移。

然后，上述预测处理部26，将根据日历分出的链路旅行时间模式又根据天气，庆典活动，管制等事件来分。这里，如图5(c)以及(d)所示，根据天气来分时，作为天气变动分晴天的链路旅行时间模式、雨天的链路旅行时间模式以及下雪时的链路旅行时间模式。这样，可以得到和搭载车载装置31的车辆状况对应的预测链路旅行时间模式。

而且，链路旅行时间是通过各链路所需要的时间，并且各链路的长度包含在地图数据中，所以从各链路的链路旅行时间可以算出各链路的旅行速度。因此，根据上述预测链路旅行时间模式，可以得到预测速度模式。另外，因为VICS(R)信息中作为堵塞信息的堵塞度和道路种类以及旅行速度相对应，用[堵塞]、[混乱]以及[没有堵塞]来定义，因此从各链路的链路旅行时间可以得到各链路的堵塞信息。所以，根据上述预测的链路旅行时间模式，可以得到堵塞预测信息。

下面，详细说明本实施方式中的导航系统的动作。而且，这里为了说明方便，就到目的地的路线是城市高速道路的情况进行系统的动作说明。

图1是本发明的实施方式的算出预测通过时刻的动作图，图6是本发明的实施方式中的提供信息服务器动作的流程图。

首先，操作者操作车载装置31的输入装置设定目的地。而且，例如，可以设定优先探索高速道路的路线等探索条件。然后，上述操作者操作车载装置31的输入装置，操作向提供信息的服务器11传送要求传送DRG用数据的装置，于是，上述车载装置31将现在位置、目的地、探索条件等作为要求传送DRG用数据信息传送给提供信息的服务器11。

接着，该提供信息服务器11，从上述车载装置31接受作为要求传送DRG用数据的现在位置、目的地、探索条件等，根据现在位置、目的地、探索条件等，探索从现在位置到目的地的推荐路线。此时，通过城市高速道路的路线作为推荐路线被探索。而且，上述城市高速道路，在首都、阪神、名古屋、福冈〔北九州等地区内已被提供使用，但是这里，用首都高速道路进行说明。

接着，上述提供信息的服务器11探索替代上述推荐路线的路线。于是，替代推荐路线有n条时，就重复n次探索替代路线。还有，n是自然数。另外，必要时可以设定n的上限值。即，可以限制探索替代路线的次数。

这时，上述提供信息的服务器11，探索多条路线，根据预测旅行时间模式算出车辆在各条路线上通过各个链路的预测通过时刻，作成在预测通过时刻时的预测交通信息，将DRG用信息传送数据传送给上述车载装置31。即，探索在通常路线探索中最被推荐的推荐路线、和可能替代该推荐路线的替代路线，预测通过上述推荐路线以及替代路线上的各个链路的预测通过时刻时的堵塞，然后提取堵塞预测信息等数据传送给车载装置31。

而且，上述提供信息的服务器11探索路线数目可以是多条，这里为了方便说明，如图1所示，从出发地51到目的地52时将优先选择高速道路作为探索条件时，探索到2条路线53和路线54。例如，将路线53作为推荐路线，路线54作为替代路线。这样，根据上述所述那样作成的预测链路旅行时间模式，预测上述路线53和路线54上发生的堵塞，对于被预测要发生堵塞的地区作成堵塞预测信息。而且，该堵塞预测信息的基准时刻是车辆通过预测发生上述堵塞地区的时刻，即，是车辆的通过预测时刻。这样，设定使上述基准时刻相对车辆通过上述路线53以及路线54上的链路的预测时刻错开，即，使之有偏移。而且，在各个链路上的车辆预测通过时刻是各个链路的起始点，即，是对于车辆行驶方向的上流侧(靠自己这面)的端点中的预测通过时刻。

接着，上述提供信息的服务器11，判断探索到的推荐路线或者替代路线是否通过在区域定义数据库14内被注册的指定区域55。这样，如果没有通过，就将被探索的上述路线53以及54的数据以及包括堵塞预测信息在内的数据作为DRG用数据，从上述提供信息的服务器11传送到车载装置31中。即，将堵塞预测信息作为预测交通信息传送给车载装置31。由此，该车载装置31，可以使用接受到的DRG用数据进行DRG，探索避开堵塞的路线。还有，可以正确地算出到目的地52的预测到达时刻。

另外，如果探索到的推荐路线或者替代路线通过指定区域55时，对于指定区域55，道路网很复杂，为了避开堵塞，可以选择各种路线，所以即使使用接受到的DRG用数据进行DRG，也有探索到不适合的路线的情况。即，通过道路网很发达而分叉点和合流点多的指定区域55时，可能有很多种选择的路线，因此即使上述提供信息的服务器11对于多条路线作成预测堵塞信息并传送过来，车载装置31也许会将上述提供信息的服务器11没有作成预测堵塞信息的路线作为没有被预测有堵塞的路线选择。但是，上述提供信息的服务器11没有作成堵塞预测信息的路线中发生堵塞的可能性很高，所以车载装置31选择的路线是需要时间长的不合适的路线的可能性就很大。

这里，在本实施方式中，如果探索到的推荐路线或者替代路线通过指定区域55时，上述提供信息的服务器11，将抽出在各个路线上的指定区域55内的链路，即，抽出在指定区域55内的各路线的链路。如图1表示的例中，路线53从链路的端点56a到端点56b的范围通过指定区域55，路线54从链路的端点56c到端点56d以及从端点56e到端点56f的范围通过指定区域55。所以从端点56a到端点56b的路线53上的链路，以及，从端点56c到端点56d以及端点56e到端点56f的路线54上的链路被抽出。而且，在路线53上的从端点56a到端点56b的范围，以及，在路线54上的从端点56c到端点56d的范围，以及从端点56e到端点56f的范围，可以分别构成各自的多条链路，也可以构成一条链路。

然后，上述提供信息的服务器11，算出各个路线所需要的时间以及距离的总和，即，将路线53以及路线54上的在指定区域55内的链路上的预测需要时间作为所需要的时间以及距离的总和被算出，并算出平均车速。在图1所示的例中，在路线53上的从端点56a到端点56b的距离，以及，在路线54上的从端点56c到端点56d的距离以及从端点56e到端点56f的距离之和，作为在指定区域55内的链路的距离总和。还有，在路线53上从链路端点56a到端点56b所需要的时间，以及，在路线54上的从端点56c到端点56d所需要的时间以及从端点56e到端点56f所需要时间的总和，作为在指定区域55内的链路上的所需要时间的总和。

这里，在路线53上从端点56a到端点56b所需要的时间，以及，路线54上的从端点56c到端点56d所需要的时间以及从端点56e到端点56f所需要的时间，根据预链路旅行时间模式被算出。如上所述，上述提供信息的服务器11，根据预测链路旅行时间模式，可以得到车辆通过路线53以及路线54上的各个链路的通过预测时刻，所以可以将与该通过预测时刻对应的预测链路旅行时间作为各个链路所需要的时间。由此，算出从端点56a到端点56b的在路线53上的各个链路所需要的时间，以及，从端点56c到端点56d以及从端点56e到端点56f的在路线54上的各个链路所需要的时间，就可以算出在指定区域55内的链路所需要时间的总和。

这样，上述提供信息的服务器11，将指定区域55内的链路距离的总和除以指定区域55内的链路所需要时间的总和，算出在指定区域55内的平均车速。

然后，上述提供信息的服务器11，抽出各条路线进入指定区域55的点的坐标，即，抽出路线53以及路线54进入指定区域55内的进入点坐标。这里，上述进入点，是路线53以及路线54和指定区域55的边界的交叉点中沿车辆行驶方向最上流一侧，即，靠近出发点一侧的点，如图1的例所示，是端点56a以及端点56c。而且，该端点56a以及端点56c，因为是链路的端点，所以可以根据包括地图数据在内的链路数据被抽出。

然后，上述提供信息的服务器11，抽出在指定区域55内的除去在路线53以及路线54上以外的链路。即，对于指定区域55内包括的全部道路的链路而言，抽出除去在路线53以及路线54上的链路以外的链路。如图1所示的例中，道路57上的链路是路线53以及54上的链路以外的链路。这里，在道路57上，存在以57a以及57b作为端点链路57-1，以57b以及57c作为端点的链路57-2，和以57c以及57d作为端点链路57-3。而且，端点57a是路线53和道路57的分叉点，也是路线53上的链路的端点。还有，端点57d是路线53和道路57的合流点，也是路线53上的链路的端点。而且，在指定区域55内除在路线53以及路线54上以外的链路，也可以有多条，这里，为了说明方便，仅列举了在道路57上的3条链路。

然后，上述提供信息的服务器11，算出将上述规定的点作为进入点到除了在路线53以及路线54上的链路以外的链路的距离。在如图1所示的例中，算出从端点56a以及端点56c到道路57上的链路的直线距离。这时，将链路的起始点作为对象计算距离，在计算到链路57-1的距离时，计算到端点56a的直线距离。这里，从端点56a到端点57a的直线距离，是连接端点56a和端点57a的直线58-1的长度。另外，从端点56c到端点57a的直线距离，是连接端点56c和端点57a的直线58-2的长度。

然后，上述提供信息的服务器11，从最短的距离和平均车速计算到达链路57-1的到达时间。这时，用已经算出的指定区域55内的平均车速除从端点56a以及端点56c到道路57上的链路的直线距离中最短的距离得到的值；即，除直线58-1的长度得到的值，来算出到上述链路57-1的到达时间。

然后，上述提供信息的服务器11，抽出在根据到达时间算出的链路57-1的预测通过时刻时的堵塞预测信息。这时，车辆通过路线53以及路线54上的链路的通过预测时刻，如上所述那样被得到，所以得到作为进入点的端点56a的预测通过时刻。这样，从上述端点56a的预测通过时刻到链路57-1的到达时刻的经过时间，可以作为链路57-1的预测通过时刻被算出来。接着，将该预测通过时刻作为基准时刻，根据预测链路旅行时间模式，抽出被作成的在链路57-1中的堵塞预测信息。

而且，从算出到进入点的距离到抽出预测堵塞信息的动作，在除路线53以及54上的链路以外的全部链路上重复进行，直到对于在指定区域55内除路线53以及路线54以外的全部链路上的预测堵塞信息被作成并被抽出。这时，通过除路线53以及路线54以外的全部链路的预测通过时刻是估算的，但是对于指定区域55内的全部链路而言，可以算出预测通过时刻，可以根据该预测通过时刻作成预测堵塞信息。这样，即使在道路网很发达而分叉点以及合流点很多、可能选择多条路线的指定区域55，也可以将包括在该指定区域55内的全部链路的预测堵塞信息在内的各种数据作为DRG用数据来利用。

这样，上述路线53以及路线54的预测堵塞信息以及在指定区域55内的全部链路的预测堵塞信息被抽出，上述提供信息的服务器11，将包括上述路线53以及路线54以及指定区域55内的全部链路的预测堵塞信息在内的各种数据作为DRG用数据，从上述提供信息的服务器11传送到车载装置31中。即，将作为预测交通信息的预测堵塞信息传送给车载装置31后，完成处理。而且，上述车载装置31从上述提供信息的服务器11接受被传送的预测堵塞信息后，进行DRG探索避开堵塞的路线。

由此，上述车载装置31，可以用接受的DRG数据进行DRG，可以探索避开堵塞的路线。还有，可以正确地算出到达目的地52地预测到达时刻。

但是，本实施方式中的导航系统在到目的地的路线不是城市高速道路时也可以进行同样的动作。这时，不仅是2维网格，也可使用行政单位区域，分割地图数据的地图网格单位区域等区域，事先指定希望的区域，将它在区域定义数据库14等作为指定区域注册。

下面，说明流程图。

步骤S1探索从现在位置到目的地的推荐路线。

步骤S2探索替代推荐路线。如果替代路线有n条，重复n次进行探索替代路线。

步骤S3预测通过各路线上的各个链路的预测通过时刻时的堵塞，抽出预测堵塞信息等数据。

步骤S4判断探索到的路线是否通过指定区域55。如果探索到的路线通过指定区域55进入步骤S5，探索到的路线不通过指定区域55进入步骤S12。

步骤S5抽出在指定区域55内的各个路线的链路。

步骤S6算出各路线在指定区域55内的链路预测需要时间以及距离的总和，算出平均车速。

步骤S7抽出进入各路线的指定区域55的进入点坐标。

步骤S8抽出在路线以外的指定区域55内的链路。

步骤S9算出进入点和除路线上的链路以外的链路的距离。

步骤S10从最短的距离和平均车速算出直到57-1的到达时间。

步骤S11抽出根据到达时间算出的链路57-1的预测通过时刻时的堵塞预测信息。对在路线上的链路以外的链路全部进行同样的重复操作。

步骤S12将预测堵塞信息传送到车载装置31，终止处理。

这样，在本实施方式中，上述提供信息的服务器11，探索直到目的地52的多条路线，该路线通过指定区域55时，算出通过该指定区域55内的全部链路的预测通过时刻，作成对于上述全部链路在上述预测通过时刻时的预测堵塞信息，将它传送给车载装置31。

因此，该车载装置31，即使通过包括道路网很发达而分叉点以及合流点多的区域，例如，包括城市高速道路那样的区域时，如果将该区域作为指定区域55注册，就可以对于有可能通过的全部路线使用高精度的预测堵塞信息，探索避开堵塞的适当的路线。还有，可以正确算出到达目的地的预测到达时刻。

而且，在本实施方式中，以算出全部链路的预测通过时刻作成预测堵塞信息的区域是事先被指定被注册的指定区域55进行了说明，但是上述特定区域也可以是任意区域。

还有，本发明并不限定于上述实施方式，根据本发明宗旨可以做种种变形，这些变形不排除在本发明的范围内。

Claims (5)

1.一种探索到被设定的目的地的路线并进行引导的导航系统，其特征在于，具有：

储存包括探索数据以及与区域有关的信息的地图数据和交通信息的记忆装置；

探索到上述目的地的多条路线，在该路线通过特定区域时，对于该特定区域内的链路，算出通过预测时刻的探索处理部；和

对于上述特定区域内的链路，根据上述交通信息，作成在上述通过预测时刻的预测交通信息的预测处理部，

上述探索处理部，算出上述特定区域内的平均车速，对于上述特定区域内的上述路线以外的链路，算出距规定的点的距离，其中上述规定的点是上述路线进入上述特定区域的进入点，根据上述平均车速以及距离，对于上述特定区域内的上述路线以外的链路，算出通过预测时刻。

2.根据权利要求1所述的导航系统，其特征在于：上述预测处理部根据上述记忆装置的交通信息数据库中储存的链路旅行时间模式作成预测链路旅行时间模式，根据该预测链路旅行时间模式作成预测交通信息。

3.根据权利要求1所述的导航系统，其特征在于：

上述探索处理部，根据通过上述路线上的上述特定区域内的部分的距离的合计以及上述部分的所需要时间的合计，算出上述平均车速。

4.根据权利要求1所述的导航系统，其特征在于：

上述特定区域，是事先被指定注册的区域。

5.一种导航系统，具有：将预测交通信息传送到车载装置的服务器；和使用从该服务器传来的预测交通信息来探索到目的地的路线的车载装置，其特征在于：

上述服务器，具备：储存包含探索数据以及与区域相关的信息的地图数据和交通信息的记忆装置、

探索到上述目的地的多条路线，在该路线通过特定区域时，对于该特定区域内的链路，算出通过预测时刻的探索处理部、以及

对于上述特定区域内的链路，根据上述交通信息，作成上述通过预测时刻的预测交通信息的预测处理部，并将作成的上述预测交通信息传送给上述车载装置，

上述车载装置具备储存包含探索数据的地图数据的记忆装置，

使用从上述服务器传送的上述预测交通信息，探索直到上述目的地的路线，

上述探索处理部，算出上述特定区域内的平均车速，对于上述特定区域中上述路线以外的链路，算出距规定的点的距离，其中上述规定的点是上述路线进入上述特定区域的进入点，根据上述平均车速以及距离，对于上述特定区域内的上述路线以外的链路，算出通过预测时刻。

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