JP4415278B2

JP4415278B2 - 交差点における交通流挙動推定システム

Info

Publication number: JP4415278B2
Application number: JP2006286524A
Authority: JP
Inventors: 理服部; 健二天目
Original assignee: Sumitomo Electric Industries Ltd
Current assignee: Sumitomo Electric Industries Ltd
Priority date: 2006-10-20
Filing date: 2006-10-20
Publication date: 2010-02-17
Anticipated expiration: 2026-10-20
Also published as: JP2008102849A

Description

本発明は、安全、円滑、あるいは環境にやさしい地上系での信号制御や情報提供、車載系での安全運転や環境対策を実現するために必要となる、要素技術としての交差点における交通流挙動の推定、予測技術に関するものである。

地上に設置された計測装置で、交差点の行列末尾の位置を推定する技術としては、光ビーコン、超音波式車両感知器、ループ式車両感知器で得られる、その地点での占有率（占有時間）や速度を利用して推定する技術が知られており、信号制御におけるスプリットの決定や、ＶＩＣＳでのナビゲーション目的の渋滞長や旅行時間提供に利用されている。
特に一般道路では、超音波式車両感知器が広く利用されている。超音波式車両感知器は、交差点の停止線からの距離をベースとした設置基準が決められているが、超音波式車両感知器の設置は百メートル以上の間隔と非常に粗いものである。さらに地方の道路では、必ずしも基準通り超音波式車両感知器が設置されているわけではない。従って、交差点をボトルネックとした行列末尾の位置や旅行時間を精度良く推定、予測することができていないのが現状である。

特に、数分先の予測信号制御や、車両が下流の交差点に到達するまでの安全・環境対策の運転支援が目的である場合には、短時間先ではあるがより高い予測精度が要求され、現状方式では目的の達成が困難である。
なお、画像感知器により、直接、行列の末尾を認識する方法も考えられるが、新たに大量の設備を路側に設置する必要があり、現実的でない。

一方、プローブ車両の車載装置から収集されたプローブデータ（アップリンクデータとも言う）に関しては、５分程度の時間間隔で収集したものを平均化する等して、ナビゲーション等で用いる旅行時間を推定することは広く検討されている。例えば、特許文献１（走行リンク確定システム及びリンク旅行時間計測システム）では、旅行時間を計測する方法が示されており、特許文献２（移動体軌跡情報の異常判定方法及びプログラム）では、プローブデータの軌跡の異常処理の方法が示されている。また、特許文献３（リンク旅行時間推定方法及び装置）では、プローブデータによる旅行時間と、車両感知器で得られる旅行時間を併用して旅行時間の推定精度を向上する方法が示されている。
特開2004-101504号公報特開2005-156308号公報特開2004-295165号公報

しかし、過去のプローブデータ等を用いて、現時刻又は極短時間先の車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点の停止線通過までの所要時間といった交通流挙動を精度良く推定、予測する方法は、今まで検討されていなかった。
本発明は、車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点の交差点付近の所定地点通過までの所要時間といった交通流挙動を実時間で精度良く推定、予測することのできる交差点における交通流挙動推定システムを提供することを目的とする。

本発明の交通流挙動推定システムは、車両に搭載された車載装置によって計測される車両位置データを含むプローブデータを取得するプローブデータ取得手段と、交差点に設置された信号機の信号切換タイミング情報を取得する信号切換タイミング取得手段と、当該交差点に進入する道路に設置された車両感知器により計測された当該道路の交通量のデータを取得する交通量取得手段と、車両の車両感知器通過時刻を求める通過時刻取得手段と、前記プローブデータにより車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかを求める交通流挙動取得手段と、車両の車両感知器通過時刻から信号切換タイミングまでの時間と、前記車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って１回若しくは複数回計測された交通量と、前記車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかとの相関関係を求める相関演算手段と、当該交差点に進入する道路を通過する任意の車両について、当該車両の車両感知器通過時刻と、信号切換タイミングと、当該車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って１回若しくは複数回計測された交通量と、前記相関関係とから、当該車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかを算出して出力する交通流挙動出力手段とを有するものである。

ここで、「交差点付近の所定地点」とは、例えば交差点の停止線をいう。
このシステムでは、交差点でのプローブ車両の交通流挙動と、信号切換タイミングと、交通量との関係を統計解析し、その相関関係を作成しておき、作成された相関関係と、一般車両について計測された交通量と信号切換タイミングとから、車両感知器を通過した一般車両の現時刻の交通流挙動の推定情報、又は近未来の交通流挙動の予測情報を作成することができる。

前記相関演算手段は、前記信号機の一信号周期を複数の時間帯に分割し、前記車両の車両感知器通過時刻から信号切換タイミングまでの時間を何れかの時間区分に当てはめ、時間区分ごとに相関関係を求めるものであることが好ましい。これにより、相関関係の記憶区分を細かく設定することにより、交通流挙動の推定精度を向上させることができる。
また、本発明の他の交通流挙動推定システムは、車両に搭載された車載装置によって計測される車両位置データを含むプローブデータを取得するプローブデータ取得手段と、交差点に設置された信号機の信号切換タイミング情報を取得する信号切換タイミング取得手段と、当該交差点に進入する道路に設置された車両感知器により計測された当該道路の交通量のデータを取得する交通量取得手段と、車両の車両感知器通過時刻を求める通過時刻取得手段と、前記プローブデータにより車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかを求める交通流挙動取得手段と、車両の車両感知器通過時刻から信号切換タイミングまでの時間と、前記車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って１回若しくは複数回計測された交通量と、前記車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかとの関係をデータとして記憶する記憶手段と、当該交差点に進入する道路を通過する任意の車両について、当該車両の車両感知器通過時刻と、信号切換タイミングと、当該車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って１回若しくは複数回計測された交通量と、前記記憶手段に記憶されたデータとから、当該車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかを出力する交通流挙動出力手段とを有するものである。

ここで、「交差点付近の所定地点」とは、例えば交差点の停止線をいう。
この発明の態様では、システムは、交差点でのプローブ車両の交通流挙動と、信号切換タイミングと、交通量との関係をデータの形で記憶手段に記憶している。そのデータと、計測された交通量と信号切換タイミングとから、車両感知器を通過した一般車両の現時刻の交通流挙動の情報、又は近未来の交通流挙動の予測情報を作成することができる。

前記記憶手段は、前記信号機の一信号周期を複数の時間帯に分割し、前記車両の車両感知器通過時刻から信号切換タイミングまでの時間を何れかの時間区分に当てはめ、時間区分ごとに前記関係を求めることが望ましい。これにより、記憶手段の記憶区分を細かく設定することにより、交通流挙動の推定精度を向上させることができる。
前記記憶手段は、交通量の値０から、前記車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って複数回計測された交通量のうち最大値となる交通量までを複数の交通量区分に分割して、前記車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って複数回計測された交通量を、その計測された交通量の値に応じて何れかの交通量区分に当てはめ、交通量区分ごとに前記関係をデータとして記憶するものであることが望ましい。これにより、記憶手段の記憶区分を妥当な大きさに設定することにより、全体としての記憶容量を減らし、アクセス時間を短くすることができる。

前記記憶手段は、交通量区分の大きさを、区分内のデータ数に応じて可変とするものであってもよい。これにより、当該区分のデータ数が多いときは区分を広げ、データ数が少ないときは区分を小さくするようにして、全体としてデータの記憶効率を向上させることができる。

本発明を用いて算出した当該車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点の停止線通過までの所要時間といった交通流挙動の予測情報のデータを、道路・交差点の容量監視、日報、交通量の長期予測等の日頃の交通管理に利用することができる。また、信号制御やＶＩＣＳ等の基礎的情報の一つとして利用することができる。
また、算出した交差点の交通流挙動の予測情報を利用して、信号の青時間の延長の必要性を判断し、以て渋滞の開始を遅らせたり、渋滞の発生を抑止したりする予測信号制御を行うことができる。また、交差点の交通需要に比例してスプリットを決定する適応信号制御を行うことができる。さらに、交通流挙動の推定情報を常時記録し、信号制御の評価を行うことも可能である。

また、路側装置又は交通管制センタで、本願発明で算出した交通流挙動の予測情報を用いて短期的な交通流挙動の予測情報を作成しておき、交差点に進入しようとする車両に対して、路車間通信で、該車両が交差点を通過するまでの前記交通流挙動の予測情報を提供し、以て該車両が、交差点まで走行の安全（ジレンマ走行制御等）や環境（アイドリングストップ制御等）に配慮した情報提供や走行自動制御を行うことができる。

以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。まず用語の定義を行う。
「交通量」：単位時間あたりの車両の通過台数。
「占有時間」：単位時間当たりに車両感知器の検出領域に車両が存在する時間の総和。
「占有率」：占有時間／単位時間
「プローブ車両」：本発明の実施に必要な車両位置、速度、時刻等のデータを送信することのできる特定の車載装置を搭載した車両。

「一般車両」：プローブ車両を含む全車両。
「プローブデータ」：プローブ車両の車載装置から入手した車両位置、速度、時刻等のデータ。プローブデータは、所定時間ごと、所定距離走行ごと、所定加減速度ごと、又は所定方位変化ごとの車両の位置、速度、時刻等のデータであり、車両の停止時、車両の発進時の車両の位置、速度、時刻等のデータを含む。

「停止待ち行列」：信号待ちをしている停止車両の行列。
「信号切換タイミング情報」：交差点の赤、青、黄の切換時刻に関する情報。
「信号周期」：信号の赤（青）開始から次の赤（青）開始までの期間。
「交通流挙動」：交差点付近の所定地点から行列内の車両停止位置までの距離、交差点の停止待ち行列内の車両の停止時間、車両発進後から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかをいう。

図１は、交通流挙動算出の対象としている交差点及び当該交差点に流入する道路（対象道路ともいう）Ｒを表す地図である。
交差点に流入する道路Ｒの上流の路側位置に、車両との間で路車間通信を行う上流側の路側装置５を設置している。また、交差点の出口に下流側の路側装置５を設置している。これらの路側装置５は、光ビーコン、ＤＳＲＣ等の狭域無線通信を利用することができるが、無線ＬＡＮ等の中域無線通信、携帯電話機等の広域無線通信を利用しても良い。

路側装置５の設置場所は、狭域無線通信を利用する場合道路Ｒの側が好ましいが、中域無線通信を利用する場合は、車両との間で路車間通信を行うことができればどこに設置してもよい。
路側装置５は、後に図６などを用いて説明するように交通管制センタ３と通信回線で接続されている。

路側装置５は、対象道路Ｒを通って交差点に進入するプローブ車両のプローブデータを受信する。
なお、プローブデータの扱いについては、後に図８の実施例に示すように、路側装置５を経由せずに、プローブ車両から、プローブ車両に搭載され又は持ち込まれた携帯電話機等の広域無線通信を利用して直接プローブセンタ３ａに送信するようにする実施も考えられる。

以下、「交差点付近の所定地点」として交差点の停止線を例にあげて説明する。
また、交通量を計測する車両感知器６が、図１における路側位置５の近辺に設置されている。交差点の停止線と車両感知器６との距離をＬｓとする。車両感知器６は、所定の周期で交通量計測を行うものとする。なお、路側装置５が光ビーコンの場合、交通量計測をすることができるので、路側装置５は車両感知器６を兼用することになる。

また交差点には、信号機の赤信号、黄信号、青信号の点灯タイミングを制御するための信号制御装置４が設置されている。
図２は、交差点における車両の走行挙動を表すグラフであり、横軸に時刻、縦軸に交差点の停止線からの距離を表している。赤信号開始時点を時刻ｔr、青信号開始時刻をｔgとする。

対象道路Ｒを通って交差点に進入するプローブ車両の車両識別番号のデータ及びプローブデータが、路側装置５で受信され、路側装置５で蓄積される。この情報は、路側装置５を通して交通管制センタ３に蓄積されてもよい。このデータを解析すると、このプローブ車両が前記流入道路Ｒの各地点を通過する時刻と、その時々の位置、速度が求められる。これにより、当該プローブ車両の時刻ごとの交差点の停止線からの距離、速度が把握でき、図２のようなプローブ車両の走行軌跡Ｕが得られる。

また、信号制御装置４から得られる信号切り換えタイミング情報に基づいて、赤信号（黄信号を含んでもよいものとする。以下同じ）の開始時刻ｔr、青信号の開始時刻ｔgの情報も得られるので、これらの時刻もグラフに記入している。
図２の縦線で表した三角の部分は、車両の停止待ち行列を表している。三角形の上辺は、停止待ち行列に進入した車両の停止位置を表す。図２の例では、車両は赤信号の停止待ち行列の末尾に加わり停止する。三角形の斜め下辺は、青信号になって交差点から発進する車両の発進位置を表す。青信号になると車両は停止待ち行列の先頭から発進する。停止位置、発進位置は、それぞれ時間とともに上流側へ延びていくので、それぞれ伝搬速度を持っている。それらを「停止波」、「発進波」という。

停止波、発進波の交わる時点は、停止待ち行列中に停止車両が走行しながら、停止待ち行列がだんだんと減っていく境界点を表す。この時点以後に交差点に進入する車両は、移動中の車両の行列の中に加わり走行する。
プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻をｔp、プローブ車両が停止待ち行列に突入し停止した時刻をｔs、プローブ車両が停止待ち行列の先頭から発進した時刻をｔmとする。停止中のプローブ車両から交差点の停止線までの距離をＬpとする。図２では、プローブ車両は、時刻ｔsに、交差点停止線からの距離Ｌpの地点で停止待ち行列末尾に到達して停止し、その後、時刻ｔgに信号が青に変わり、時刻ｔmに交差点に向けて動き出し交差点の停止線を通過したことが分かる。

このように、渋滞の程度、交通量の多さ、信号切り換えタイミング情報との関係で、走行車両は、信号待ちの停止待ち行列末尾に加わり停止したり、青信号で移動中の行列末尾に加わったり、あるいは停止待ち行列長に加わらずスムーズに交差点を通過したりと、色々な走行軌跡が得られることになる。
以下、「交通流挙動」として交差点の停止線から行列内で停止している車両までの距離Ｌを例にとって、当該距離Ｌの推定方法を説明する。なお、交差点通過後の下流には先詰まりがなく、自由流である場合を想定する。

ここで交差点の停止線から測定した行列内の停止位置Ｌは、下記（１式）のように、ｔpからｔrまでの時間Ｔと、当該時刻ｔpに車両感知器６によって計測された交通量Ｑとの関数になると考える。
Ｌ＝ｆ（Ｔ，Ｑ）（１式）
前記交通量Ｑは、プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpから遡って最も近い時間前（直近）の周期を基準として、この周期とこの周期以前に計測された周期の交通量を必要時間分累計して用いてもよい。また、プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpを含む時間の周期を基準として、この周期とこの周期以前に計測された周期の交通量を必要時間分累計して用いてもよい。

プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpから信号の赤開始時刻ｔrまでの時間をＴp（Ｔp＝ｔr−ｔp）とし、当該プローブ車両が停止した、交差点の停止線から測定した行列内の停止位置をＬpとする。プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpに計測された交通量をＱpとする。これらを（１式）に当てはめると、
Ｌp＝ｆ（Ｔp，Ｑp）（２式）
となる。

複数のプローブ車両について、前記Ｔp，Ｑp，Ｌpのデータを集計する。そして、集計したデータに基づいて、前記（１式）の関数形ｆを求めることを試みる。
このために、まず信号の一周期Ｃを(T0,T1),...,(Ti-1,Ti),..., (Tm-1,Tm)（１≦ｉ≦ｍ、Ｔ０＝０、Ｔｍ＝Ｃ）のように、ｍ分割する。そして、プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpから信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔpが、これらの分割されたデータ範囲のいずれに入るか判定する。ただし、０≦Ｔp≦Ｃ、Ｃは一信号周期、とする。

図３は、信号の一周期Ｃがデータ範囲(T0,T1),...,(Ti-1,Ti),..., (Tm-1,Tm)によってｍ分割され、当該時間Ｔpがデータ範囲(T2,T3)の中に入っている様子を示す図である。
信号の一周期Ｃのデータ範囲(Ti-1,Ti)ごとに前記の過去のデータＱp，Ｌpを統計解析し、Ｑの任意の出現値に対して、Ｌが一意的に決定されるように、以下のような処理をする。
＜方式１＞（相関解析）
Ｔのそれぞれのデータ範囲(Ti-1,Ti)で、ＬとＱとは次のような相関関係にあると考える。
<方式1-1>（単相関解析）
各データ範囲(Ti-1,Ti)において、Ｌ，Ｑの関係式
Ｔ0≦Ｔp＜Ｔ1のときＬ＝ａ1Ｑ＋ｂ1 （3-1式）
Ｔ1≦Ｔp＜Ｔ2のときＬ＝ａ2Ｑ＋ｂ2 （3-2式）
・・・
Ｔm-1≦Ｔp＜ＴmのときＬ＝ａmＱ＋ｂm （3-m式）
を想定する。ａ1〜ａm，ｂ1〜ｂmを相関パラメータという。

例えば、あるプローブ車両が車両感知器６を通過した時刻から信号の赤開始時刻ｔrまでの時間ＴpがＴ0≦Ｔp＜Ｔ1の範囲に入っているとする。交差点の停止線から測定した行列内の停止位置がＬpであり、時刻ｔpにおいて計測された交通量をＱpとして、このようなデータを多数集めて、（3-1式）の回帰直線の回りのデータの自乗誤差を最小にする相関パラメータａ1，ｂ1及び不偏分散σ1²を算出する。

他のプローブ車両が車両感知器６を通過した時刻から信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔpが、Ｔ1≦Ｔp＜Ｔ2の範囲に入っているとする。交差点の停止線から測定した行列内の停止位置がＬpであり、時刻ｔpにおいて計測された交通量をＱpとして、このようなデータを多数集めて、（3-2式）の回帰直線の回りのデータの自乗誤差を最小にする相関パラメータａ2，ｂ2及び不偏分散σ2²を算出する。

このようにして、相関パラメータａ1，ｂ1，不偏分散σ1²を求め、相関パラメータａ2，ｂ2，不偏分散σ2²を求め、・・・相関パラメータａm，ｂm，不偏分散σm²を求める。すなわち、Ｔpの全データ範囲にわたって、それぞれ独立に相関パラメータと不偏分散とを算出する。
<方式1-2> （重相関解析）
次に、車両感知器６で時刻ｔpを遡って複数回計測した交通量を用いる場合の重相関解析処理を説明する。

図４に示すように、プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpを基準として、ｔp−ｔ1からｔpまでに計測された交通量Ｑ1、-----、ｔp−ｔjからｔp−ｔj-1までに計測された交通量Ｑj、--------、ｔp−ｔ_nからｔp−ｔ_n-1までに計測された交通量Ｑnという具合に、時刻ｔpの前に複数ｎ（ｎ≧２）回計測された交通量を用いる。ここでｔj(１≦ｊ≦ｎ，ｔ0＝０)はあらかじめ定められた時間で、例えば信号周期Ｃ及びその倍数に設定する。

信号の一周期Ｃのそれぞれのデータ範囲(Ti-1,Ti)おいて、相関パラメータａj，ｂを含む式
Ｔ0≦Ｔp＜Ｔ1のときＬ＝ａ(1,1)Ｑ1＋ａ(1,2)Ｑ2＋---ａ(1,j)Ｑj＋---＋ａ(1,n)Ｑn＋ｂ1（4-1式）
Ｔ1≦Ｔp＜Ｔ2のときＬ＝ａ(2,1)Ｑ1＋ａ(2,2)Ｑ2＋---ａ(2,j)Ｑj＋---＋ａ(2,n)Ｑn＋ｂ2（4-2式）
・・・
Ｔm-1≦Ｔp＜ＴmのときＬ＝ａ(m,1)Ｑ1＋ａ(m,2)Ｑ2＋---ａ(m,j)Ｑj＋---＋ａ(m,n)Ｑn＋ｂm（4-m式）
を想定する。ただし１≦ｊ≦ｎとする。

例えば、あるプローブ車両が車両感知器６を通過した時刻から信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔpが、Ｔ0≦Ｔp＜Ｔ1のデータ範囲に入り、その時の交差点の停止線から測定した行列内の停止位置がＬpであり、その時点の前に車両感知器６で複数回計測された各交通量をＱ1，Ｑ2，…，Ｑnとして、このようなデータ群を多数集めて、（4-1式）の回帰直線の回りのデータの自乗誤差を最小にする相関パラメータａ(1,1) 〜ａ(1,n)，ｂ1及び不偏分散σ1²を算出する。

他のプローブ車両が車両感知器６を通過した時刻から信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔpが、Ｔm-1≦Ｔp＜Ｔmのデータ範囲に入り、その時の交差点の停止線から測定した行列内の停止位置がＬpであり、その時までに車両感知器６で複数回計測された交通量をＱ1,…,Ｑnとして、このようなデータ群を多数集めて、（4-2式）の回帰直線の回りのデータの自乗誤差を最小にする相関パラメータａ(m,1) 〜ａ(m,n)，ｂm及び不偏分散σm²を算出する。

このようにして、Ｔpの全データ範囲にわたって、それぞれ独立に相関パラメータａ(1,1) 〜ａ(1,n)，ｂ1及び不偏分散σ1²〜〜ａ(m,1) 〜ａ(m,n)，ｂm及び不偏分散σm²を算出する。
Ｔｐの各データ範囲ごとの不偏分散σ²は例えば次のようにして算出する。目的変量であるＬの生起データＬｉのベクトルを、次式のようにｙとする。なおここで（＊）^Tは、（＊）の転置を表す。
ｙ＝（Ｌ１，Ｌ２，---，Ｌｎ）^T
また、係数ａ(i,1)，ａ(i,2)，---，ａ(i,n)による各生起データの回帰推定値をＹｉとし、そのベクトルをＹとする。
Ｙ＝（Ｙ１，Ｙ２，---，Ｙｎ）^T
Ｙｉ＝ａ(i,1)Ｑ1，ｉ＋ａ(i,2)Ｑ2，ｉ＋---ａ(i,j)Ｑj，ｉ＋---＋ａ(i,n)Ｑn，ｉ＋ｂi
このとき、回帰分析における、あてはめの誤差（回帰からの残差の変動）ＥＶは、次式で算出できる。
ＥＶ＝Σ(Ｌｉ−Ｙｉ)²＝（ｙ−Ｙ）^T（ｙ−Ｙ）
従って、ＥＶを重相関解析の分散、その平方根を標準偏差と考えればよい。

この＜方式１＞では、データ範囲（Ｔi-1，Ｔi）ごとに相関パラメータを記憶するので、後述の＜方式２＞、＜方式３＞のようにデータを記憶する場合に比べて記憶メモリの容量は小さくなる。
なお、交通の混み具合に応じて、Ｔの分割数ｍ，交通量Ｑの採用計測回数（何回まで遡った計測値を採用するか）ｎ、交通量Ｑの採用計測間隔ｔjを変更しても良い。例えば、交通が混雑しているほど分割数ｍを小さくし，採用計測回数ｎを大きくし、採用計測間隔ｔjを長くする。逆に交通が空いていれば分割数ｍを大きくし，採用計測回数ｎを小さくし、採用計測間隔ｔjを短くしてもよい。交通の混み具合は、例えばしきい値を決め、ＬpやＱpの大きさをしきい値と比較することによって評価することができる。

なお相関パラメータａj，ｂj は、短時間には大きく変化しないため、過去に算出したデータを考慮して、平均したり平滑したりしても良い。
なお前記手法では、線形（一次式）の相関関係の定式化の例を示したが、２つの直線からなる関係や２次式等の非線形の定式化を用いても良い。また前記では、時刻によらないで相関関係を算出する例を示したが、時刻単位で算出しても良い。
＜方式２＞（パターン分類）
Ｌp，Ｑの定式化の精度が低い場合（例えば線形関係が必ずしも保証されない場合）、記憶メモリに余裕がある場合など、次のようなパターンごとにＬを分類してテーブル化する方法がある。

この方式では、＜方式１-2＞と同様、車両感知器６で時刻ｔpを遡って複数回計測した交通量Ｑpを用いる。プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpを基準として、ｔp−ｔ1からｔpまでの交通量Ｑ1、・・・ｔp−ｔjからｔp−ｔj-1までの交通量Ｑj、・・・、ｔp−ｔ_nからｔp−ｔ_n-1までの交通量Ｑn（ｎ≧２）とする。
このような複数回の計測により、時間Ｔ，交通量Ｑ1，Ｑ2,...,Ｑnからなる（ｎ＋１）次元空間が形成される。

本＜方式２＞では、前述したように、信号の一周期Ｃをｍ分割し、プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpから信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔpが、これらの分割されたデータ範囲のいずれかに入るようにする。
さらに本＜方式２＞では、各交通量Ｑjを、データ範囲（Ｑj,0，Ｑj,1），-----,（Ｑj,k-1，Ｑj,k），…（Ｑj,r-1，Ｑj,r）にｒ分割する。ただし、１≦ｊ≦ｎ、１≦ｋ≦ｒ、Ｑj,0＝０、Ｑj,r＝maxＱjであり、maxＱjは、各プローブ車両が車両感知器を通過するごとに計測された交通量Ｑjのうち、最大値をいう。

このようにして、（ｎ＋１）次元空間をデータ範囲で区切ることができる。
表１に、プローブ車両の行列内の停止位置を各データ範囲で区切って記憶した、記憶フォーマットの一例を示す。時刻ｔpから遡ってｎ＝３回計測されたＱjを用いているので、Ｔ，Ｑ1，Ｑ2，Ｑ3からなる四次元空間が形成される。時間Ｔを５つのデータ範囲に分割し、各Ｑj（１≦ｊ≦３）のデータ分割数ｒをそれぞれ４としている。

各プローブ車両について、当該プローブ車両が停止した、交差点の停止線から測定した行列内の停止位置Ｌpと、プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpから信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔと、時刻ｔpから遡って３回計測された交通量Ｑpとを、四次元空間の何れかのデータ範囲(Ti-1,Ti)，（Ｑ1,k-1，Ｑ1,k），（Ｑ2,k-1，Ｑ2,k），（Ｑ3,k-1，Ｑ3,k）に対応させて記憶させる。

例えば、あるプローブ車両が車両感知器６を通過した時刻から信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔpが２番目（Ｔ1，Ｔ2）のデータ範囲に入り、その通過時点の前に車両感知器６で複数回計測された各交通量がＱ1，Ｑ2，Ｑ3であったとする。Ｑ1は２番目のデータ範囲に入り、Ｑ2は１番目のデータ範囲に入り、Ｑ3は２番目のデータ範囲に入ったとする。表１において、これらのデータ範囲「２２１２」に丸印を付けている。

他のプローブ車両についても、当該プローブ車両が停止した、交差点の停止線から測定した行列内の停止位置Ｌpを、前記と同様に四次元空間の各データ範囲内に記憶させる。
所定台数のプローブ車両のデータが集まれば、各データ範囲内でＬを抽出して、その平均値、分散を算出する。
表２は、各データ範囲内で抽出された当該プローブ車両の行列内の停止位置Ｌのデータ数、Ｌの平均値、Ｌの分散を示している。ここで「分割有無」「分割数」については＜方式３＞で説明する。

この方式では、＜方式１＞のように関数形が制限されることはないが、メモリに大きな記憶容量が必要となる。なお、前記の例では、交通量Ｑpを複数回計測したものの例を示しているが、勿論、一回のみでもよい。この場合は、Ｔ，Ｑの二次元空間になる。
＜方式３＞（適応型パターン分類）
この方法は、＜方式２＞において、Ｔ，Ｑのデータ範囲(Ti-1,Ti)の分割数ｍ，（Ｑj，ｋ−１，Ｑj，ｋ）の分割数ｒを予め固定せず、過去のデータの処理過程で、データ範囲ごとのプローブデータ数、Ｌの数値のばらつきに応じて、そのデータ範囲を粗い範囲から細かい範囲に、あるいは細かい範囲から粗い範囲に変更してゆく。

例えば、表１においてＴ、Ｑjのデータ範囲のパターンが「２２１２」であるとき、このデータ範囲内のＬのデータ数、Ｌの数値の分散が所定閾値以上であれば、このパターンに限ってデータ範囲をa,b,c,..に再分割する。また、Ｌの平均値がほぼ同じであれば、データ範囲を統合する。
再分割した場合、「分割有無」を１とし、その分割数を［表２］に記録する。再分割しない場合、「分割有無」は０となる。

この再分割・統合したテーブル記憶パターンの例を表３に示す。

表３では、時間Ｔの２番目（Ｔ1，Ｔ2）のデータ範囲を３分割し、交通量Ｑ1の２番目のデータ範囲を２分割し、交通量Ｑ2の１番目のデータ範囲を４分割した例を示している。また、交通量Ｑ3の３番目と４番目のデータ範囲は統合している。したがって、分割数は、「３，２，４，１」となり、［表２］のパターン「２２１２」の欄に「３，２，４，１」が記録される。

なおデータ範囲の分割数は、Ｔ、Ｑjデータの数値分布等に基づいて、それぞれのデータごとに可変長で設定しても良いし（表３は可変長で設定した例を示す）、データごとに固定長で分割しても良い。このように再分割・統合を１回から複数回行うことにより、最適な分割数を持つ記憶が行える。したがって、この方式では、＜方式２＞よりも記憶メモリが大幅に削減できる。

以上の解析から分かるように、車両が車両感知器６を通過した時刻から信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔ＝ｔｒ−ｔp、車両感知器６を通過した時刻に計測された交通量のデータＱ（あるいは当該時刻から遡ってｎ回計測された交通量のデータＱ1、Ｑ2、-----、Ｑn）、及び相関パラメータのデータ又はテーブルデータから、一般車両の行列内の停止位置及びその分散を推定することができる。また近い未来の行列内の停止位置及びその分散を予測することができる。

図１に示した発進波の傾きが既知の値である場合（通常、発進波の傾きは一定と見なすことができる）、推定した行列内の停止位置を用いて、行列内停止時間（ｔm−ｔs）を推定することもできる。また、行列内の発進速度が既知である場合（通常、行列内の発進速度は一定と見なすことができる）、この発進速度を用いて、発進後から交差点の停止線通過までの所要時間（ｔu−ｔm）も推定することができる。

このように、行列内の停止位置と、行列内停止時間と、発進後から交差点の停止線通過までの所要時間は、一方が求まれば、他方を簡単に求めることができる関係にある。
したがって、以上の発明の実施形態では、行列内の停止位置の算出方法を説明したが、交通流挙動の指標としては、行列内の停止位置のみならず、行列内停止時間、対象道路における交差点の停止線通過までの所要時間を算出の対象としてもよい。

算出した行列内の停止位置、行列内停止時間、又は発進後から交差点の停止線通過までの所要時間の予測値と分散は、路側装置を用いて当該車両（当該車両が車載装置で受信可能な場合）に情報提供することができる。したがって、当該車両は、交差点で信号待ちするなら交差点の停止線からどのくらいの位置で待たなければならないか、どのくらいの時間行列内で待たなければならないか、何時交差点を通過できるのかを予測することができる。

図５は、今まで説明した本発明の交通流挙動算出処理の全体手順を示すフローチャートである。
以下に説明する処理の全部又は一部は、ＣＤ−ＲＯＭやハードディスクなど所定の媒体に記録されたプログラムを、システムの処理装置が実行することにより実現される。なお、システムの処理装置の設置場所は任意であり、後述するように、路側装置５に設置される場合もあり、交通管制センタ３に設置される場合もあり、プローブセンタ３ａに設置される場合もある。

まず、処理装置は、プローブ車両のプローブデータ、信号切り換えタイミング情報、車両感知器６で計測した交通量の情報を取得する（ステップＳ１）。
次に、前述した＜方式１＞、＜方式２＞又は＜方式３＞を用いて、交差点の停止線から行列内の停止位置までの距離、交差点の停止待ち行列内の停止時間、又は発進後から交差点の停止線通過までの所要時間である交通流挙動と、信号切り換えタイミングと、交通量との関係を統計解析する（ステップＳ２）。そして、解析の結果相関パラメータを得、又はテーブルデータを作成する（ステップＳ３）。

次に、相関パラメータ又はテーブルデータ、信号切り換えタイミング、交通量を参照して（ステップＳ４）、以下の処理を行う。
まず、車両感知器で計測した交通量に基づいて、前記相関パラメータ又はテーブルデータを用いて交通流挙動を推定し、予測情報を作成する（ステップＳ５）。
次にナビゲーション等の情報提供に利用するのかどうか判定し（ステップＳ６）、利用するのであれば、交差点での渋滞長、渋滞度、旅行時間の算出に利用する（ステップＳ７）。

次に、効果的な信号制御に利用するかどうかを判定し（ステップＳ８）、利用するのであれば、予測信号制御での青延長の有無や、適応信号制御での交通需要の判定、信号制御の評価に利用する（ステップＳ９）。
次に、車両への情報提供や車両走行制御に利用するかどうかを判定し（ステップＳ１０）、利用するのであれば、交差点に到着するまでの交通流挙動の予測情報を、路車間通信を使って車両に情報提供する（ステップＳ１１）。車両内では、交通流挙動を利用し、ドライバに安全、環境に配慮した情報提供を行い又は車両を走行自動制御する（ステップＳ１２）。
−システム構成の例−
以下、本発明の交通流挙動推定システムの構成例を説明する。

まず、プローブデータなどはプローブ車両Ｃから路側装置５に送信され、信号切り換えタイミング情報は信号制御装置４から路側装置５に送信され、路側装置５で交差点の交通流挙動の推定、予測情報を算出する場合のシステム構成を説明する。
図６は、本発明の交通流挙動推定システムの全体構成を示すブロック図である。
交通流挙動推定システムは、プローブ車両Ｃの車載装置２と、交通管制センタ３と、信号制御装置４と、路側装置５とを備える。

プローブ車両Ｃは、路側装置５と路車間通信を行うための通信装置と、プローブデータの収集を行うための位置検出装置と、ドライバに安全・環境を考慮した情報提供を行う情報提供部と、車両走行制御を行う車両走行制御部とを含む車載装置２を搭載している。
前記位置検出装置は、ＧＰＳ受信機などを備えていて、時刻ごとの自車両の位置を検出することができる。取得された位置データ等は、プローブデータとして、通信装置から送信される。送信されたデータは、路側装置５で受信される。

車両感知器６は、それが設置された場所の交通量の計測を行う。路側装置５が光ビーコンの場合は、車両感知器６は路側装置５に含まれていてもよい。
路側装置５には、車載装置２と通信するための通信装置と、処理装置とが設けられている。処理装置は、図６に示したように、路側装置５内に設置されているが、この必要は必ずしもなく、路側装置５とは別の場所に設置されていてもよい。処理装置は、プローブデータを取得し、信号制御装置４から信号切換タイミング情報を取得し、車両感知器６から交通量の情報を取得すると、交通流挙動予測のための情報（相関パラメータ又はテーブルデータ）を算出する。そして、交通流挙動の推定、予測を行う。

信号制御装置４は、交通流挙動の予測結果を用いて予測信号制御、適応信号制御を行う。
また、交通管制センタ３は、路側装置５と通信して、路側装置５から交通流挙動の推定、予測データを得る。交通管制センタ３は、統計解析を行って日頃の交通管理に利用したり、ナビゲーション等に提供する情報の作成に利用したりする。

なお、プローブデータの受信と交通流挙動の予測情報の送信は、異なる路側装置５で行っても良い。
次に、プローブデータはプローブ車両Ｃから路側装置５を経由して交通管制センタ３に送信され、交通量の情報は車両感知器６から交通管制センタ３に送信され、信号切り換えタイミング情報は信号制御装置４から交通管制センタ３に送信され、交通管制センタ３で相関パラメータ又はテーブルデータを作成する場合のシステム構成を説明する。

図７は、この交通流挙動推定システムの全体構成を示すブロック図である。
図７と図６の構成との異なるところを説明すると、信号制御装置４から信号切り換えタイミング情報が交通管制センタ３に直接送信され、交通量の情報が車両感知器６から交通管制センタ３に直接送信され、路側装置５からプローブデータが交通管制センタ３に転送される。

交通管制センタ３の処理装置は、交通流挙動予測のための情報（相関パラメータ又はテーブルデータ）の算出、路側装置で作成された交通流挙動の推定、予測情報を受信して、ナビゲーション等に提供する情報の作成などを行う。
次に、プローブデータがプローブ車両Ｃからプローブセンタ３ａを経由して交通管制センタ３に送信され、信号切り換えタイミング情報は信号制御装置４から交通管制センタ３に直接送信され、交通量の情報は車両感知器６から交通管制センタ３に直接送信され、相関パラメータ又はテーブルデータを作成する場合のシステム構成を説明する。

図８は、この交通流挙動推定システムの全体構成を示すブロック図である。
図８と図７の構成との異なるところを説明すると、プローブ車両Ｃと携帯電話等で広域通信を行ってプローブデータを蓄積するプローブセンタ３ａが存在することである。このプローブセンタ３ａから交通管制センタ３にプローブデータが供給される。
交通管制センタ３の処理装置は、このプローブデータを用いて、前述したのと同様、交通流挙動予測のための情報（相関パラメータ又はテーブルデータ）の算出、路側装置で作成された交通流挙動の推定、予測情報を受信して、ナビ等に提供する情報の作成を行う。

以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変更を施すことが可能である。

交差点と当該交差点に進入する対象道路Ｒとを描いた地図である。停止待ち行列の時間変化と交差点に進入する車両の挙動を表すグラフである。プローブ車両が車両感知器６を通過した時刻ｔpから信号の赤開始時刻ｔrまでの時間Ｔpを、ｍ分割された信号の一周期Ｃ内にプロットした図である。車両感知器６で複数回計測した交通量Ｑを示すグラフである。本発明の交通流挙動算出処理の全体手順を示すフローチャートである本発明の一実施形態に係る交通流挙動推定システムの全体構成を示すブロック図である。本発明の他の実施形態の係る交通流挙動推定システムの全体構成を示すブロック図である。本発明の他の実施形態の係る交通流挙動推定システムの全体構成を示すブロック図である。

符号の説明

２車載装置
３交通管制センタ
４信号制御装置
５路側装置
６車両感知器

Claims

車両に搭載された車載装置によって計測される車両位置データを含むプローブデータを取得するプローブデータ取得手段と、
交差点に設置された信号機の信号切換タイミング情報を取得する信号切換タイミング取得手段と、
当該交差点に進入する道路に設置された車両感知器により計測された当該道路の交通量のデータを取得する交通量取得手段と、
車両の車両感知器通過時刻を求める通過時刻取得手段と、
前記プローブデータにより車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかを求める交通流挙動取得手段と、
車両の車両感知器通過時刻から信号切換タイミングまでの時間と、前記車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って１回若しくは複数回計測された交通量と、前記車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかとの相関関係を求める相関演算手段と、
当該交差点に進入する道路を通過する任意の車両について、当該車両の車両感知器通過時刻と、信号切換タイミングと、当該車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って１回若しくは複数回計測された交通量と、前記相関関係とから、当該車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかを算出して出力する交通流挙動出力手段とを有する、交差点における交通流挙動推定システム。
前記相関演算手段は、前記信号機の一信号周期を複数の時間帯に分割し、前記車両の車両感知器通過時刻から信号切換タイミングまでの時間を何れかの時間区分に当てはめ、時間区分ごとに相関関係を求めるものである請求項１記載の交差点における交通流挙動推定システム。
車両に搭載された車載装置によって計測される車両位置データを含むプローブデータを取得するプローブデータ取得手段と、
交差点に設置された信号機の信号切換タイミング情報を取得する信号切換タイミング取得手段と、
当該交差点に進入する道路に設置された車両感知器により計測された当該道路の交通量のデータを取得する交通量取得手段と、
車両の車両感知器通過時刻を求める通過時刻取得手段と、
前記プローブデータにより車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかを求める交通流挙動取得手段と、
車両の車両感知器通過時刻から信号切換タイミングまでの時間と、前記車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って１回若しくは複数回計測された交通量と、前記車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかとの関係をデータとして記憶する記憶手段と、
当該交差点に進入する道路を通過する任意の車両について、当該車両の車両感知器通過時刻と、信号切換タイミングと、当該車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って１回若しくは複数回計測された交通量と、前記記憶手段に記憶されたデータとから、当該車両の行列内の停止位置、行列内停止時間、停止から交差点付近の所定地点通過までの所要時間のいずれかを出力する交通流挙動出力手段とを有する、交差点における交通流挙動推定システム。
前記記憶手段は、前記信号機の一信号周期を複数の時間帯に分割し、前記車両の車両感知器通過時刻から信号切換タイミングまでの時間を何れかの時間区分に当てはめ、時間区分ごとに関係を求めるものである請求項３記載の交差点における交通流挙動推定システム。
前記記憶手段は、交通量の値０から、前記車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って複数回計測された交通量のうち最大値となる交通量までを複数の交通量区分に分割して、前記車両感知器通過時刻における交通量又は当該車両感知器通過時刻から遡って複数回計測された交通量を、その計測された交通量の値に応じて何れかの前記交通量区分に当てはめ、交通量区分ごとに前記関係をデータとして記憶するものである請求項３又は請求項４記載の交差点における交通流挙動推定システム。
前記記憶手段は、時間区分の大きさを、区分内のデータ数に応じて可変とする請求項４記載の交差点における交通流挙動推定システム。
前記記憶手段は、交通量区分の大きさを、区分内のデータ数に応じて可変とする請求項５記載の交差点における交通流挙動推定システム。