JP2010026803A - 渋滞予測装置、経路探索装置、渋滞予測方法、経路探索方法、渋滞予測プログラム、経路探索プログラムおよびコンピュータに読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】渋滞予測の高精度化を図ること。
【解決手段】渋滞予測装置１１０は、渋滞データベース１１１と、イベント情報取得部１１２と、天候情報取得部１１３と、予測部１１４とを備えている。渋滞データベース１１１には、過去の渋滞に関する過去渋滞情報が蓄積されている。イベント情報取得部１１２は、任意のイベントの開催内容に関するイベント情報を取得する。天候情報取得部１１３は、イベントの開催地域の天候に関する天候情報を取得する。予測部１１４は、渋滞データベース１１１、イベント情報および天候情報に基づいて、イベントに起因する渋滞を予測する。
【選択図】図１

Description

本発明は、渋滞を予測する渋滞予測装置、当該渋滞予測装置を備えた経路探索装置、渋滞予測方法、経路探索方法、渋滞予測プログラム、経路探索プログラムおよびコンピュータに読み取り可能な記録媒体に関する。ただし、本発明の利用は、上記の渋滞予測装置、経路探索装置、渋滞予測方法、経路探索方法、渋滞予測プログラム、経路探索プログラムおよびコンピュータに読み取り可能な記録媒体には限られない。

従来、イベントに関するリアルタイムな開催情報に基づき、イベントに起因する混雑を予測するナビゲーション装置があった（たとえば、下記特許文献１参照。）。このナビゲーション装置によれば、イベントの状況に応じた渋滞予測をおこなうことができる。

特開２００６−２２６９７７号公報

ところで、屋外でおこなわれるイベントには天候により中止されるものがある。イベントが中止となれば、そのイベントに起因する渋滞も発生しないはずである。しかし、上記の従来技術では、雨天のために対象のイベントが開催されないような場合でも、そのイベントに起因するような渋滞（すなわち、不必要な渋滞）を予測してしまう可能性があり、正確な渋滞を予測することは困難であるといった問題が一例として挙げられる。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明にかかる渋滞予測装置は、過去の渋滞に関する過去渋滞情報を蓄積した渋滞データベースと、任意のイベントの開催内容に関するイベント情報を取得するイベント情報取得手段と、前記イベントの開催地域の天候に関する天候情報を取得する天候情報取得手段と、前記渋滞データベース、前記イベント情報および前記天候情報に基づいて、前記イベントに起因する渋滞を予測する予測手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる経路探索装置は、上記に記載の渋滞予測装置と、道路データおよび各道路に対して移動のし易さを定量的に示すコストのデータを記憶する記憶手段と、前記予測手段の予測結果に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記コストを変更する変更手段と、前記記憶手段に記憶されている前記道路データおよび変更後のコストのデータに基づいて、目的地までの経路を探索する経路探索手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる渋滞予測方法は、過去の渋滞に関する過去渋滞情報を蓄積した渋滞データベースを用いて渋滞を予測する渋滞予測装置における渋滞予測方法であって、任意のイベントの開催内容に関するイベント情報を取得するイベント情報取得工程と、前記イベントの開催地域の天候に関する天候情報を取得する天候情報取得工程と、前記渋滞データベース、前記イベント情報および前記天候情報に基づいて、前記イベントに起因する渋滞を予測する予測工程と、を含むことを特徴とする。

また、本発明にかかる経路探索方法は、渋滞データベースと、道路データおよび各道路に対して移動のし易さを定量的に示すコストのデータを記憶する記憶手段とを備え、目的地までの経路を探索する経路探索装置における経路探索方法であって、任意のイベントの開催内容に関するイベント情報を取得するイベント情報取得工程と、前記イベントの開催地域の天候に関する天候情報を取得する天候情報取得工程と、前記渋滞データベース、前記イベント情報および前記天候情報に基づいて、前記イベントに起因する渋滞を予測する予測工程と、前記予測工程での予測結果に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記コストを変更する変更工程と、前記記憶手段に記憶されている前記道路データおよび変更後のコストのデータに基づいて、目的地までの経路を探索する経路探索工程と、を含むことを特徴とする。

また、本発明にかかる渋滞予測プログラムは、上記に記載の渋滞予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明にかかる経路探索プログラムは、上記に記載の経路探索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明にかかるコンピュータに読み取り可能な記録媒体は、上記に記載の渋滞予測プログラムまたは経路探索プログラムを記録したことを特徴とする。

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる渋滞予測装置、経路探索装置、渋滞予測方法、経路探索方法、渋滞予測プログラム、経路探索プログラムおよびコンピュータに読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。

（渋滞予測装置の機能的構成）
まず、本発明の実施の形態にかかる渋滞予測装置の機能的構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる渋滞予測装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の実施の形態にかかる渋滞予測装置１１０は、渋滞データベース（以下「渋滞ＤＢ」という）１１１と、イベント情報取得部１１２と、天候情報取得部１１３と、予測部１１４とを備えている。

渋滞ＤＢ１１１は、過去の渋滞に関する過去渋滞情報を蓄積したものである。ここで、過去渋滞情報とは、過去に発生した渋滞を曜日毎・時間帯毎などに統計処理した情報である。これによって、渋滞予測装置１１０は、過去渋滞情報に基づき、どの道路の、どの箇所（たとえば或る交差点）が、特定の条件（たとえば時間帯）を満たすときに渋滞が発生すると予測することができる。

イベント情報取得部１１２は、任意のイベントの開催内容に関するイベント情報を取得する機能を有する。イベント情報には、イベントの開催日時、開催場所、イベントの中止条件（たとえば「雨天時中止」）などの情報が含まれている。たとえば、イベント情報取得部１１２は、不図示のネットワークを介して配信されたイベント情報を受信することによって取得する。

天候情報取得部１１３は、イベントの開催地域の天候に関する天候情報を取得する機能を有する。天候情報には、天気の種別（たとえば「晴れ」）、降水確率、降水量などの情報が含まれている。さらに、天候情報には、風速、波の高さといった情報などが含まれてもよい。たとえば、天候情報取得部１１３は、不図示のネットワークを介して配信された天候情報を受信することによって取得する。

予測部１１４は、渋滞ＤＢ１１１、イベント情報取得部１１２によって取得されたイベント情報および天候情報取得部１１３によって取得された天候情報に基づいて、イベントに起因する渋滞を予測する機能を有する。たとえば、渋滞予測装置１１０は、図示のように、判定部１１５を備えており、判定部１１５によってイベントが開催されるか否かを判定する。具体的には、判定部１１５は、イベントの中止条件と天候とを比較し、中止条件と天候とが合致する場合にはイベントが中止されると判定する。

そして、予測部１１４は、判定部１１５によってイベントが中止されると判定されると、このイベントに関連づけられた渋滞は発生しないと予測する。また、イベントが開催される場合にはこのイベントに関連づけられた渋滞は発生すると予測する。

また、たとえば、渋滞ＤＢ１１１に、或るイベントに対して、開催された際に発生する渋滞と、中止された際に発生する渋滞との２つのパターンの過去渋滞情報が記憶されていることとしてもよい。この場合には、予測部１１４は、判定部１１５によってイベントが中止されると判定されると、中止された際に発生する渋滞のパターンを用いて渋滞を予測する。イベントが開催されると判定されると、開催された際に発生する渋滞のパターンを用いて渋滞を予測する。

また、図１に示すように、渋滞予測装置１１０は、更新部１１６をさらに備えてもよい。ここで、更新部１１６は、イベント情報および予測部１１４の予測結果に基づいて、渋滞ＤＢ１１１を更新する機能を有する。たとえば、更新部１１６は、予測部１１４によって或るイベントに起因する渋滞が予測されると、その渋滞予測結果と、イベント情報とを関連づけて更新する。これによって、たとえば、渋滞予測装置１１０は、翌年、イベントに起因する渋滞の予測をする際に前年の予測結果を利用することができる。

また、渋滞予測装置１１０は、図１に示すように経路探索装置１２０の一部として構成されることとしてもよい。ここで、経路探索装置１２０は、渋滞予測装置１１０と、記憶部１２１と、変更部１２２と、経路探索部１２３とを備える。

記憶部１２１は、道路データおよびコストのデータを記憶する機能を有する。たとえば、記憶部１２１には地図データベース（以下「地図ＤＢ」という）が記憶される。地図ＤＢには地図データが蓄積されており、地図データは建物や地点表面などの地点物をあらわすデータと、道路の形状をあらわす道路データを有している。

公知の技術のため詳細な説明は省略するが、道路データは、道路をあらわすリンクと、リンク同士を接合するノードとを有する。また、それぞれのリンクはリンク情報を有しており、リンク情報には、そのリンクが有するコストのデータなどが含まれている。ここで、コストとは、移動のし易さを定量的に示すもの（たとえばリンクの通過に必要となる所要時間）である。これによって、渋滞予測装置１１０は、或る地点Ａから他の地点Ｂまでの移動にかかる所要時間などを算出することができる。

変更部１２２は、予測部１１４による渋滞予測結果に基づいて、記憶部１２１に記憶されているコストを変更する機能を有する。たとえば、変更部１２２は、予測部１１４によって渋滞が予測された箇所についてはコストを上げ、予測されなかった（予測されなくなった）箇所についてはコストを下げる。

経路探索部１２３は、記憶部１２１に記憶されている道路データおよび変更後のコストのデータに基づいて、目的地までの経路を探索する機能を有する。ここで、目的地は、利用者によって指定された任意の地点などである。たとえば、経路探索部１２３は、公知の技術のため詳細な説明を省略するがダイクストラ法などを用いて、現在地から目的地までのコストが最小となる経路を探索する。これによって、利用者は、目的地までより短時間で到達することができる。

（渋滞予測装置の処理内容）
つぎに、本実施の形態の渋滞予測装置１１０が実行する処理の内容について説明する。図２は、本実施の形態の渋滞予測装置の処理手順を示すフローチャートである。たとえば、図２に示す処理は、渋滞予測装置１１０の利用者が指示した任意のタイミングで開始される。図２に示すフローチャートにおいて、まず、渋滞予測装置１１０は、イベント情報を取得する（ステップＳ２０１）。前述したように、イベント情報は、イベント情報取得部１１２によって取得される。

イベント情報を取得したのち、渋滞予測装置１１０は、天候情報を取得する（ステップＳ２０２）。天候情報は、天候情報取得部１１３によって取得される。天候情報を取得したのち、上記の渋滞ＤＢ１１１、ステップＳ２０１で取得されたイベント情報およびステップＳ２０２で取得された天候情報に基づいて、イベントに起因する渋滞を予測し（ステップＳ２０３）、処理を終了する。渋滞の予測は予測部１１４によっておこなわれる。

なお、渋滞予測装置１１０は、ステップＳ２０３において渋滞を予測すると、この渋滞予測結果を出力することとしてもよい。たとえば、渋滞予測結果は、不図示の表示部に表示される。これによって、利用者は、渋滞予測結果を知ることができる。

以上に説明したように、本実施の形態の渋滞予測装置１１０によれば、渋滞ＤＢ１１１、イベント情報、天候情報を用いて渋滞を予測することができる。すなわち、天候によってイベントが開催されるか否かを判定し、その判定結果に基づき、渋滞を予測することができるので、高精度な渋滞の予測を可能とする。そのため、利用者は、天候に応じた最適な経路を知ることができるので利便性が向上する。

以下に、本発明の実施例について説明する。なお、本実施例は、上記の渋滞予測装置１１０、経路探索装置１２０を、たとえば、車両（四輪車、二輪車を含む）などの移動体に搭載されるナビゲーション装置に適用した場合の一例である。

（ナビゲーション装置のハードウェア構成）
まず、図３を用いて、本実施例のナビゲーション装置のハードウェア構成について説明する。図３は、本実施例のナビゲーション装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

図３に示すように、本実施例のナビゲーション装置３００は、ＣＰＵ３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、音声Ｉ／Ｆ（インターフェース）３０８と、スピーカ３０９と、入力デバイス３１０と、映像Ｉ／Ｆ３１１と、ディスプレイ３１２と、通信Ｉ／Ｆ３１３と、ＧＰＳユニット３１４と、各種センサ３１５とを備えている。また、各構成部３０１〜３１５はバス３２０によってそれぞれ接続されている。

ＣＰＵ３０１は、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２には、ブートプログラム、現在地特定プログラム、経路探索プログラム、経路誘導プログラム、音声生成プログラム、地図データ表示プログラム、渋滞予測プログラムなどの各種プログラムが記録されている。なお、これらの各種プログラムは、ＲＯＭ３０２のほか、後述する磁気ディスク３０５や光ディスク３０７などの不揮発性メモリに記録されてもよい。また、ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。

すなわち、ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３をワークエリアとして使用しながら、ＲＯＭ３０２などに記録された各種プログラムを実行することによって、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。現在地特定プログラムは、たとえば、後述するＧＰＳユニット３１４および各種センサ３１５の出力情報に基づいて、ナビゲーション装置３００の現在地を特定させる。

経路探索プログラムは、後述する磁気ディスク３０５または光ディスク３０７に記録された地図データなどを利用して、出発地（たとえば現在地）から目的地までの最適な経路や、当該最適な経路を外れた場合の迂回経路を探索させる。

また、ここで、最適な経路とは、目的地までのコスト（たとえば所要時間）が最小の経路や利用者が指定した条件にもっとも合致する経路などである。経路探索プログラムは、公知の技術のため詳細な説明は省略するが、ダイクストラ法などを利用して、最適な経路を探索させる。経路探索プログラムを実行することによって探索された経路の経路情報は、ＣＰＵ３０１を介して音声Ｉ／Ｆ３０８や映像Ｉ／Ｆ３１１へ出力される。

経路誘導プログラムは、経路探索プログラムを実行することによって探索された経路の経路情報、現在地特定プログラムを実行することによって特定されたナビゲーション装置３００の現在地の現在地情報、磁気ディスク３０５または光ディスク３０７から読み出された地図データに基づいて、リアルタイムな経路誘導情報の生成をおこなわせる。経路誘導プログラムを実行することによって生成された経路誘導情報は、ＣＰＵ３０１を介して音声Ｉ／Ｆ３０８や映像Ｉ／Ｆ３１１へ出力される。

音声生成プログラムは、パターンに対応したトーンと音声の情報を生成させる。すなわち、経路誘導プログラムを実行することによって生成された経路誘導情報に基づいて、案内ポイントに対応した仮想音源の設定と音声ガイダンス情報の生成をおこなわせる。音声ガイダンス情報には、たとえば、右左折地点を経路通りに右左折すべき旨の警報、右左折地点の手前で減速すべき旨の警報、右左折し損なった場合の迂回経路についての情報や、右左折し損なった場合に引き返すべき旨の案内情報が含まれる。生成された音声ガイダンス情報は、ＣＰＵ３０１を介して音声Ｉ／Ｆ３０８へ出力される。

地図データ表示プログラムは、映像Ｉ／Ｆ３１１によって磁気ディスク３０５または光ディスク３０７から読み出された地図データをディスプレイ３１２に表示させる。地図データ表示プログラムは、たとえば、ナビゲーション装置３００の現在地周辺の地図データをディスプレイ３１２に表示させる。また、地図データ表示プログラムは、たとえば、利用者によって指定された任意の地点周辺の地図データをディスプレイ３１２に表示させてもよい。

渋滞予測プログラムは、磁気ディスク３０５または光ディスク３０７に記録されたイベント情報データベース（以下「イベント情報ＤＢ」という）（図４を参照）、渋滞データベース（以下「渋滞ＤＢ」という）（図５を参照）、天候情報などを利用して、道路上の渋滞の予測をおこなわせる。渋滞予測プログラムを実行することによって予測された渋滞は、経路探索プログラムの実行時などに用いられる。すなわち、ナビゲーション装置３００は、目的地までの経路上に渋滞が発生すると予測された場合には、その渋滞を回避しつつ、コストが最小となる経路などを探索する。

磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。磁気ディスク３０５には、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータが記録される。磁気ディスク３０５としては、たとえば、ＨＤやＦＤ（フレキシブルディスク）を用いることができる。

光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御にしたがってデータの読み出される着脱自在な記録媒体である。光ディスク３０７としては、たとえば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤを用いることができる。光ディスク３０７は、書き込み可能な記録媒体を利用することもできる。また、この着脱可能な記録媒体は、光ディスク３０７のほか、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｋ）、メモリカードなどであってもよい。

磁気ディスク３０５または光ディスク３０７に記録される情報の一例として、経路探索・経路誘導などに用いる地図データが蓄積された地図データベース（以下「地図ＤＢ」という）が挙げられる。地図データは、建物、河川、地点表面などの地物（フィーチャ）をあらわす背景データと、道路の形状をあらわす道路データとを有しており、ディスプレイ３１２の表示画面において２次元または３次元に描画される。

道路データは、図示を省略するが、リンクと、リンク同士を接合するノードとからなる。ここで、リンクは道路に相当し、ノードは交差点・屈曲点・分岐点・合流点などのリンク同士の結節点に相当する。公知の技術のため詳細な説明は省略するが、それぞれのリンクはリンク情報を有する。

リンク情報には、各リンク固有のリンクＩＤと、リンク（の中心）の地図データ上での位置（絶対座標）と、各リンクの長さと、各リンクの移動のし易さを定量的に示すコスト（たとえば通過に必要となる所要時間）と、リンク両端に位置する接合ノードとをあらわす情報などが含まれている。ナビゲーション装置３００は、このリンク情報に基づき、現在地から目的地点までの距離や所要時間などを算出することができる。

道路データは、さらに交通条件データを有する。交通条件データには、たとえば、各ノードについての信号や横断歩道などの有無、高速道路の出入口やジャンクションの有無、各リンクについての進行方向、道路種別（高速道路、有料道路、一般道路）などの情報が含まれている。

また、磁気ディスク３０５または光ディスク３０７には、過去の渋滞を、季節・曜日・大型連休・時刻などを基準に統計処理した過去渋滞情報を蓄積した渋滞ＤＢが記録されている。ナビゲーション装置３００は、後述する通信Ｉ／Ｆ３１３によって受信される道路交通情報によって現在発生している渋滞の情報を得るが、渋滞ＤＢの過去渋滞情報によって任意の時刻（たとえば指定された時刻）における渋滞の状況を予測することができる。

また、磁気ディスク３０５または光ディスク３０７には、イベントの開催内容に関するイベント情報を蓄積したイベント情報ＤＢが記録されている。なお、イベント情報ＤＢについては図４を用いて後述するため、ここでの説明は省略する。

なお、本実施例では地図データを磁気ディスク３０５または光ディスク３０７に記録することとしたが、これらに限るものではない。地図データは、ナビゲーション装置３００のハードウェアと一体に設けられているものに限って記録されているものではなく、ナビゲーション装置３００の外部に設けられていてもよい。この場合には、ナビゲーション装置３００は、たとえば、通信Ｉ／Ｆ３１３を介して接続された外部のコンピュータ装置から地図データを取得する。取得された地図データはＲＡＭ３０３や磁気ディスク３０５などに記録され、必要に応じて読み出される。

音声Ｉ／Ｆ３０８は、音声出力用のスピーカ３０９に接続され、スピーカ３０９からは各種の音声が出力される。入力デバイス３１０は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えたリモコン、キーボード、マウス、タッチパネルなどが挙げられる。入力デバイス３１０は、利用者によって選択されたキーに対応するデータを装置内部へ入力する。

映像Ｉ／Ｆ３１１は、ディスプレイ３１２と接続される。映像Ｉ／Ｆ３１１は、具体的には、たとえば、ディスプレイ３１２全体の制御をおこなうグラフィックコントローラと、即時表示可能な画像情報を一時的に記録するＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）などのバッファメモリと、グラフィックコントローラから出力される画像データに基づいて、ディスプレイ３１２を表示制御する制御ＩＣなどによって構成される。

ディスプレイ３１２には、アイコン、カーソル、メニュー、ウインドウ、あるいは文字や画像などの各種データが表示される。ディスプレイ３１２としては、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどを用いることができる。

通信Ｉ／Ｆ３１３は、無線を介してネットワークに接続され、ナビゲーション装置３００とＣＰＵ３０１とのインターフェースとして機能する。通信Ｉ／Ｆ３１３は、さらに、無線を介してインターネットなどの通信網に接続され、この通信網とＣＰＵ３０１とのインターフェースとしても機能する。また、通信Ｉ／Ｆ３１３は、テレビ放送やラジオ放送を受信する。

通信網には、ＬＡＮ、ＷＡＮ、公衆回線網や携帯電話網などがある。具体的には、通信Ｉ／Ｆ３１３は、たとえば、ＦＭチューナー、ＶＩＣＳ／ビーコンレシーバ、無線ナビゲーション装置、およびその他のナビゲーション装置によって構成され、ＶＩＣＳセンターから配信される渋滞や交通規制などの道路交通情報を取得する。なお、ＶＩＣＳは登録商標である。

ＧＰＳユニット３１４は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、車両の現在地を示す情報を算出する。ＧＰＳユニット３１４の出力情報は、後述する各種センサ３１５の出力値とともに、ＣＰＵ３０１による車両の現在地の特定に際して利用される。現在地を示す情報は、たとえば緯度・経度、高度などの、地図データ上の１点を特定する情報である。

各種センサ３１５は、車速センサや加速度センサ、角速度センサなどの、車両の位置や挙動を決定することが可能な情報を出力する。各種センサ３１５の出力値は、ＣＰＵ３０１による車両の現在地の特定や、速度や方位の変化量の測定などに用いられる。

なお、たとえば、上記の渋滞予測装置１１０の渋滞ＤＢ１１１は磁気ディスク３０５または光ディスク３０７によって、イベント情報取得部１１２は通信Ｉ／Ｆ３１３とＣＰＵ３０１とＲＯＭ３０２とによって、天候情報取得部１１３は通信Ｉ／Ｆ３１３とＣＰＵ３０１とＲＯＭ３０２とによって、予測部１１４はＣＰＵ３０１とＲＯＭ３０２とによって、それぞれの機能を実現することができる。

（イベントＤＢ）
つぎに、前述したイベント情報ＤＢの内容について説明する。図４は、イベント情報ＤＢの内容を示す説明図である。図４に示すように、イベント情報ＤＢ４００には、それぞれのイベントに対するイベント情報が蓄積される。イベント情報は、各イベント固有のイベントＩＤと、イベントの名称（以下「イベント名」という）と、開催される日時（以下「開催日時」という）と、開催される場所（以下「開催場所」という）と、イベントの内容（以下「イベント内容」という）と、イベントが中止となる中止条件と、をあらわす情報などを有している。

イベントＩＤは、それぞれのイベントと一対一で対応した各イベントの識別番号である。イベントＩＤは、たとえば、数字とアルファベットとの組み合わせによって構成される。ナビゲーション装置３００は、イベントＩＤによって、それぞれのイベントを識別し、それぞれのイベントに応じた渋滞の予測などをおこなう。

中止条件には、天候、風速、降水量を用いた条件が設定される。たとえば、中止条件が天候による「雨」であった場合、そのイベントは開催日時において雨天であると中止となる。同様に、中止条件が風速による「２０ｍ／ｓ以上」であった場合、そのイベントは開催日時において風速が２０ｍ／ｓ以上であると中止となる。図示は省略するが、中止条件には、波の高さや、気温といったものも含まれてもよい。

さらに、イベント情報には、イベントが中止条件を満たした際に中止とならず、延期になる場合には、延期される日時の情報などが含まれてもよい。このようにすると、ナビゲーション装置３００は、イベントが延期されてもそのときの（延期された日時における）渋滞を予測することができる。

なお、たとえば、イベント情報は、外部のコンピュータ装置（たとえばイベントの開催者が管理するサーバ・コンピュータ）から配信される。そして、ナビゲーション装置３００は、不図示のネットワークを介して、外部のコンピュータ装置から最新のイベント情報を取得すると、イベント情報ＤＢ４００に記憶されたイベント情報を更新する。

（渋滞ＤＢ）
つぎに、前述した渋滞ＤＢの内容について説明する。図５は、渋滞ＤＢの内容を示す説明図である。図５に示すように、渋滞ＤＢ５００には、過去に発生した渋滞を統計処理した過去渋滞情報が蓄積される。過去渋滞情報は、各渋滞固有の渋滞ＩＤと、各渋滞の位置・大きさと、渋滞レベルと、各渋滞の発生条件と、をあらわす情報などを有している。

渋滞ＩＤは、それぞれの渋滞と一対一で対応した各渋滞の識別番号である。渋滞ＩＤは、たとえば、数字とアルファベットとの組み合わせによって構成される。ナビゲーション装置３００は、渋滞ＩＤによって、それぞれの渋滞を識別し、それぞれの渋滞を用いた渋滞の予測などをおこなう。

図示の例において、渋滞ＩＤ「Ｊ０１」の渋滞（以下「渋滞１」という）は、道路データにおいて不図示の、リンクＬ１，リンクＬ２，リンクＬ３，…Ｌａ上に発生する渋滞を示す。また、渋滞１の大きさは、リンクＬ１〜Ｌａのそれぞれのリンクの大きさの和となる。

渋滞レベルは、それぞれの渋滞による混雑の度合いをあらわす。渋滞レベルは、それぞれのイベントの規模などによって設定される。たとえば、イベントの来訪者が一万人以上である場合には渋滞レベル「高」、五千人以上一万人未満である場合には渋滞レベル「中」、五千人未満である場合には渋滞レベル「低」と設定される。

ナビゲーション装置３００は、渋滞レベルに応じて、渋滞が予測される区間（リンク群）のコストを変更する。たとえば、渋滞レベルが「高」である場合にはその区間のコストを３倍とする。渋滞レベルが「中」である場合にはその区間のコストを２倍とする。渋滞レベルが「低」である場合にはその区間のコストを１．５倍とする。渋滞の大きさだけでなく渋滞レベルを用いることにより、ナビゲーション装置３００は、渋滞が予測される区間の通過にかかる所要時間を正確に予測することができる。

発生条件は、それぞれの渋滞が発生する条件を示す。発生条件には、日時（曜日を含んでもよい）、天候、イベントなどが設定される。たとえば、或る渋滞の発生条件が天候「雨」である場合、ナビゲーション装置３００は、渋滞予測時の天候が雨であると、この渋滞が発生すると予測する。

上記の渋滞１では、発生条件としてイベント「Ｉ０１」が設定されている。これによって、ナビゲーション装置３００は、イベントＩＤが「Ｉ０１」であるイベントが開催されると、渋滞１が発生すると予測する。すなわち、ナビゲーション装置３００は、イベントＩＤが「Ｉ０１」であるイベントが開催されない場合には、渋滞１は発生しないと予測する。

また、たとえば、渋滞ＤＢ５００には、或るイベントに対して、開催された際に発生する渋滞と、中止された際に発生する渋滞との２つのパターンの過去渋滞情報が記憶されていることとしてもよい。この場合には、イベントが中止されると判定されると、中止された際に発生する渋滞のパターンを用いて渋滞を予測する。イベントが開催されると判定されると、開催された際に発生する渋滞のパターンを用いて渋滞を予測する。

なお、たとえば、過去渋滞情報は、外部のコンピュータ装置（たとえばＶＩＣＳセンターのサーバ・コンピュータ）から配信される。そして、ナビゲーション装置３００は、不図示のネットワークを介して、外部のコンピュータ装置から最新の過去渋滞情報を取得すると、渋滞ＤＢ５００に記憶された過去渋滞情報を更新する。

（ナビゲーション装置の処理内容）
つぎに、本実施例のナビゲーション装置３００が実行する処理内容について説明する。図６は、本実施例のナビゲーション装置が実行する処理内容を示すフローチャートである。

図６に示すように、ナビゲーション装置３００は、まず、イベント情報を取得する（ステップＳ６０１）。たとえば、ナビゲーション装置３００は、たとえば、渋滞を予測する日に開催されるイベントのイベント情報を取得する。イベント情報を取得すると、ナビゲーション装置３００は、天候情報を取得する（ステップＳ６０２）。たとえば、ナビゲーション装置３００は、イベントが開催される開催地域の天候情報を取得する。

天候情報を取得したのち、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ６０１で取得されたイベント情報と、ステップＳ６０２で取得された天候情報とを用いて、イベントが開催されるか判定する（ステップＳ６０３）。具体的には、ナビゲーション装置３００は、取得されたイベント情報に含まれる中止条件と天候情報とを比較して、天候情報が中止条件に合致する場合にはイベントが中止されると判定する。

ステップＳ６０３において、イベントが開催されないと判定されると（ステップＳ６０３：Ｎｏ）、ナビゲーション装置３００は、渋滞ＤＢ５００を参照して、中止となるイベントに関連づけられた渋滞があるか判定する（ステップＳ６０４）。なお、ステップＳ６０３において、イベントが開催されると判定されると（ステップＳ６０３：Ｙｅｓ）、そのままステップＳ６０６へ移行する。

ステップＳ６０４において、中止となるイベントに関連づけられた渋滞があると判定されると（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、該当する渋滞の渋滞レベルを下げる（ステップＳ６０５）。また、ナビゲーション装置３００は、渋滞レベルを下げずに、その渋滞は発生しないと判断することとしてもよい。その場合には、後述するステップＳ６０６の渋滞の予測時にこの渋滞はまったく予測されないこととなる。なお、ステップＳ６０４において、中止となるイベントに関連づけられた渋滞がないと判定されると（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、そのままステップＳ６０６へ移行する。

ステップＳ６０６では、渋滞を予測する。具体的には、ナビゲーション装置３００は、渋滞ＤＢ５００に基づいて、予測時において発生条件を満たしている渋滞を予測する。たとえば、予測時の天候が雨であれば、発生条件が「雨」と設定されている渋滞を予測する。天候に限らず、他の発生条件も設定されている場合には、ナビゲーション装置３００は、予測時においてすべての発生条件を満たしている渋滞のみを予測する。

ステップＳ６０６において、渋滞を予測すると、ナビゲーション装置３００は、渋滞予測結果を出力し、処理を終了する。たとえば、渋滞予測結果は、映像Ｉ／Ｆ３１１へ出力され、ディスプレイ３１２に表示される。これによって、利用者は渋滞予測結果を知ることができる。また、ナビゲーション装置３００は、目的地が入力されると、目的地までのコストが最小となる経路を探索するが、この際には上記の渋滞予測結果を考慮したコストを用いて経路を探索する。

（ナビゲーション装置の具体的な表示例）
つぎに、本実施例のナビゲーション装置３００の具体的な表示例について説明する。図７は、本実施例のナビゲーション装置の具体的な表示例を示す説明図（その１）である。図示の例では、ディスプレイ３１２に地図データ７００が表示されている。地図データ７００は、Ａ花火大会（イベントＩＤ「Ｉ０１」）の開催場所であるＡ公園７０１周辺の地図データである。図示は省略するが、地図データ７００内の道路（データ）は多数のリンクおよびリンク同士を接合するノードを有している。図７に示す例では、天候は晴れのため、Ａ花火大会は開催されると予測されており、それに起因して渋滞７１０（渋滞予測結果）が予測されている。ここで、渋滞７１０は、図５に示した渋滞１（渋滞ＩＤ「Ｊ０１」の渋滞）である。すなわち、渋滞７１０の大きさはリンクＬ１〜Ｌａとなっており、渋滞レベルは「高」となっている。

図８は、本実施例のナビゲーション装置の具体的な表示例を示す説明図（その２）である。図８に示す例では、天候は雨のため、Ａ花火大会は中止されると予測されており、それに起因して渋滞７２０が予測されている。ここで、渋滞７２０は、上記の渋滞１に比べて小さく、渋滞レベルも低い渋滞となっている。たとえば、渋滞７２０の大きさはリンクＬ１〜Ｌ３となっており、渋滞レベルは「低」となっている。このように、本実施例のナビゲーション装置３００では、イベントが開催されるか否かで渋滞予測結果が異なっている。

ところで、天候の変化によって、イベントの開催直前にイベントが中止する場合も考えられる。このとき、開催場所まで向かっていた人が途中で引き返したり、開催場所にてイベントの開始を待っていた人が開催場所から引き上げたりする。そのため、この場合、ナビゲーション装置３００は、開催場所を起点として、開催場所周辺の道路のコストを上げる。なお、これは、イベントが中止されると判定された時刻がイベントの開始時刻に近い程、開催会場にて待機している人や開催会場に向かっている人が多いため、コストを大きく上げる。これにより、一層と渋滞予測の高精度化を図ることができる。

以上に説明したように、本実施例のナビゲーション装置３００によれば、天候によりイベントが開催されるか否かを判定し、その判定結果に応じた渋滞を予測するため、不必要な渋滞を予測することを防止して高精度な渋滞予測を可能とすることができる。これによって、利用者は最適な経路で目的地まで向かうことができるため、目的地までの所要時間や手間が低減され、利便性が向上する。

なお、本実施の形態で説明した渋滞予測方法と経路探索方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な媒体であってもよい。

本発明の実施の形態にかかる渋滞予測装置の機能的構成を示すブロック図である。 本実施の形態の渋滞予測装置の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例のナビゲーション装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 イベント情報ＤＢの内容を示す説明図である。 渋滞ＤＢの内容を示す説明図である。 本実施例のナビゲーション装置が実行する処理内容を示すフローチャートである。 本実施例のナビゲーション装置の具体的な表示例を示す説明図（その１）である。 本実施例のナビゲーション装置の具体的な表示例を示す説明図（その２）である。

符号の説明

１１０ 渋滞予測装置
１１１ 渋滞ＤＢ
１１２ イベント情報取得部
１１３ 天候情報取得部
１１４ 予測部
１１５ 判定部
１１６ 更新部
１２０ 経路探索装置
１２１ 記憶部
１２２ 変更部
１２３ 経路探索部

Claims (9)

1. 過去の渋滞に関する過去渋滞情報を蓄積した渋滞データベースと、
   任意のイベントの開催内容に関するイベント情報を取得するイベント情報取得手段と、
   前記イベントの開催地域の天候に関する天候情報を取得する天候情報取得手段と、
   前記渋滞データベース、前記イベント情報および前記天候情報に基づいて、前記イベントに起因する渋滞を予測する予測手段と、
   を備えることを特徴とする渋滞予測装置。
2. 前記イベント情報および前記天候情報に基づいて、前記イベントが開催されるか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記予測手段は、前記判定手段の判定結果に応じて前記イベントに起因する渋滞を予測することを特徴とする請求項１に記載の渋滞予測装置。
3. 前記イベント情報および前記予測手段の予測結果に基づいて、前記渋滞データベースを更新する更新手段をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の渋滞予測装置。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の渋滞予測装置と、
   道路データおよび各道路に対して移動のし易さを定量的に示すコストのデータを記憶する記憶手段と、
   前記予測手段の予測結果に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記コストを変更する変更手段と、
   前記記憶手段に記憶されている前記道路データおよび変更後のコストのデータに基づいて、目的地までの経路を探索する経路探索手段と、
   を備えることを特徴とする経路探索装置。
5. 過去の渋滞情報を蓄積した渋滞データベースを用いて渋滞を予測する渋滞予測装置における渋滞予測方法であって、
   任意のイベントの開催内容に関するイベント情報を取得するイベント情報取得工程と、
   前記イベントの開催地域の天候に関する天候情報を取得する天候情報取得工程と、
   前記渋滞データベース、前記イベント情報および前記天候情報に基づいて、前記イベントに起因する渋滞を予測する予測工程と、
   を含むことを特徴とする渋滞予測方法。
6. 渋滞データベースと、道路データおよび各道路に対して移動のし易さを定量的に示すコストのデータを記憶する記憶手段とを備え、目的地までの経路を探索する経路探索装置における経路探索方法であって、
   任意のイベントの開催内容に関するイベント情報を取得するイベント情報取得工程と、
   前記イベントの開催地域の天候に関する天候情報を取得する天候情報取得工程と、
   前記渋滞データベース、前記イベント情報および前記天候情報に基づいて、前記イベントに起因する渋滞を予測する予測工程と、
   前記予測工程での予測結果に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記コストを変更する変更工程と、
   前記記憶手段に記憶されている前記道路データおよび変更後のコストのデータに基づいて、目的地までの経路を探索する経路探索工程と、
   を含むことを特徴とする経路探索方法。
7. 請求項５に記載の渋滞予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする渋滞予測プログラム。
8. 請求項６に記載の経路探索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする経路探索プログラム。
9. 請求項７に記載の渋滞予測プログラムまたは請求項８に記載の経路探索プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータに読み取り可能な記録媒体。

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