JP4491472B2 - 交通情報システム - Google Patents

Description

本発明は、車両の走行履歴データを用いて交通情報データを生成，配信する交通情報システムに関する。

車両の走行履歴データを利用して交通情報データを作成するシステム（プローブ交通情報システム）が開発されている。このシステムにより車両が走行した道路に関する交通情報データを生成し、配信する場合、システムの処理速度を高めて交通情報データの更新頻度を上げることにより即時性の高い交通情報データを提供可能である。この交通情報データを受信し利用する車載用ナビゲーションシステム等を使用することによって、ユーザは予め道路の混雑状況等を知り、渋滞区間を回避する経路を設定することができる。

この様な交通情報システムでは、各車両が実際に経路を走行したと推測される速度から交通情報データを作成するため、該交通情報データの精度を高めるためには、車両が走行した経路を正確に同定できる車両の走行履歴データを用いる必要がある。

これを最も簡単に実現するには、走行履歴データとして短い時間ないし走行距離の間隔ごとに記録した、詳細な車両の位置データを用いればよい。しかしながら、このような詳細な走行履歴データはデータサイズが膨大となるため処理負荷が大きくなり、交通情報データ生成処理に時間がかかってしまう。さらに、ネットワーク等で通信を行う場合には通信コストも膨大となる。従って、生成する交通情報データの精度だけではなく即時性も求められるプローブ交通情報システムに、詳細な走行履歴データをそのまま用いる事は不適切である。

そのため、交通情報データの即時性を向上させるためには、車両の走行履歴データのデータ量の削減及び処理時間の削減という課題を解決する必要がある。前者の課題を解決したシステムの例として、特開２００５−１４９４６５号公報では走行履歴データの圧縮によりデータサイズを小さくし、通信コストを下げている。しかしながら、データの圧縮，解凍処理による処理負荷が新たに発生するため、処理時間が増加してしまう。

また、前述のような詳細に記録した走行履歴データよりも、粗い時間ないし長い走行距離の間隔で記録された走行履歴データを用いる手法がある。データの計測間隔が粗くなった結果、走行履歴データのデータサイズが減少することにより処理負荷が低減し、処理速度が向上する。しかし、走行履歴データから同定する走行経路の正確さが低下する可能性がある。これは過去の走行経路から抽出した、車両の走行経路の選択傾向を利用することにより、選択傾向を用いない場合に比べて正確さを向上させることが出来る。

車両の走行経路の選択傾向を反映した経路をドライバーに提示するナビゲーションシステムの例として、特開２００２−１０７１６９号公報，特開２００６−１７７７９２号公報，特開２００５−１９５３５８号公報等に記載の技術がある。しかし、これらのシステムでは過去の走行履歴データを短い時間ないし走行距離の間隔により記録しているため、走行履歴データのサイズは膨大となり、プローブ交通情報システムにそのまま適用する事は出来ない。

特開２００５−１４９４６５号公報 特開２００２−１０７１６９号公報 特開２００６−１７７７９２号公報 特開２００５−１９５３５８号公報

上記公知技術では、車両の走行履歴データのデータサイズの削減、及び処理負荷の低減による処理速度の向上の２つの課題を共に解決する事が出来ないという問題点がある。

そこで本発明は上記問題点を考慮し、粗い時間ないし長い走行距離の間隔で記録された走行履歴データから、従来手法に比べて高い精度で車両の走行経路を同定できる手法の実現を目的とする。

上記目的を達成する本発明の交通情報システムは、少なくとも、一定の時間間隔ないし距離間隔ごとに計測される車両の走行履歴データを格納する走行履歴データベースと、経路同定処理時に用いる道路区間（道路リンクと呼ぶ）毎の重み付けパターンを格納するリンクコストパターンデータベースと、経路同定処理時に各車両に対してどのリンクコストパターンを適用するかの対応付けを格納する車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースを備え、走行履歴データベースに蓄積された走行履歴データから車両がどの道路リンク上を走行したかを特定するマップマッチング手段と、特定された道路リンクに基づき車両の走行経路を同定する経路同定手段と、経路同定手段で用いるリンクコストの重み付けパターンを車両ＩＤに基づいて選択するリンクコストパターン選択手段と、各車両の走行履歴データから経路を同定する際にどのリンクコストの重み付けパターンを用いるかを車両のＩＤ等のデータと予め対応づけて前記車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースに記録する車両ＩＤ・リンクコスト対応手段を備える。

また車両ＩＤ・リンクコスト対応手段は、車両が実際にどの経路を走行したかを特定するために、走行履歴データよりも短い時間間隔ないし距離間隔で計測された車両の詳細走行履歴データを格納する詳細走行履歴データベースと、走行履歴データベースと詳細走行履歴データベースの双方で共通した時間帯に記録されている、車両の履歴データを各々のデータベースから抽出する走行履歴データ抽出手段と、抽出した車両の走行履歴データを用いて車両がどの道路リンク上に存在したかを特定するマップマッチング手段と、特定された道路リンクに基づきリンクコストパターンデータベースに格納された全てのリンクコストの重み付けパターンをそれぞれ用いて走行経路の同定を行う全パターン走行経路同定手段と、詳細走行履歴データベースから抽出された詳細走行履歴データを用いて車両がどの道路リンク上に存在したかを特定する詳細マップマッチング手段と、詳細マップマッチング手段により特定された道路リンクに基づき車両の走行経路を同定する詳細走行経路同定手段と、全パターン走行経路同定手段で同定されたリンクコストの重み付けパターン毎の走行経路それぞれについて詳細経路同定手段で同定された走行経路を比較し、最もよく一致した走行経路の同定に用いたリンクコストの重み付けパターンを、処理対象としている車両の車両ＩＤと対応付けて車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースに記録する走行経路比較手段とを備える。

また、本発明の車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースは、車両ＩＤに加え日時，地域の条件を組み合わせてリンクコストパターンを対応付けて記憶し、リンクコストパターン選択手段は、車両ＩＤに加え日時，地域の条件を組み合わせて使用するリンクコストパターンを選択する機能を備える。

本発明により、プローブ交通情報システムにおいて、交通情報を生成するために用いられる走行履歴データのサイズを削減して通信コストを低減すると共に、車両毎に走行経路を正確に同定できるリンクコストの重み付けパターンを予め決定しておき、このリンクコストの重み付けパターンを用いて正確に車両の走行経路を同定することが可能になる。またこれにより、高精度の交通情報データを生成，配信することができる。

ドライバーが自由に運転する車両の走行経路は、ドライバーの好み等により変化するため、同じ出発地点から同じ目的地点まで走行する場合であっても、走行経路の選択傾向は一様ではない。このような状況を反映するため、車両の走行経路を同定する際に用いるリンクコストの重み付けパターンを車両毎に予め設定し、これを用いて正確に走行経路を同定した結果、高精度の交通情報データを生成することの出来る交通情報システムの一実施例を、図１を用いて説明する。

図１に示す交通情報システムは、配信する交通情報を生成するリアルタイム処理用に、粗い時間ないしは所定の走行距離の間隔で計測された走行履歴データをプローブカー２から無線等により受信する走行履歴データ受信手段１０１，走行履歴データ受信手段１０１により受信された走行履歴データを格納する走行履歴データベース１０２，走行履歴データベース１０２に格納された走行履歴データを用いて、車両位置を計測した時点で各車両がどの道路区間上を走行していたかを特定するマップマッチング手段１０３，リンクコストの重み付けパターンを用いることによりマップマッチング手段１０３の処理結果から車両の走行経路を同定する走行経路同定手段１０４，走行経路同定手段１０４の処理結果から交通情報データを生成する交通情報データ生成手段１０５，交通情報データ生成手段
１０５により生成された交通情報データをユーザ３に無線等で配信する交通情報データ配信手段１０６を備えている。

またこの交通情報システムは、走行経路同定手段１０４で用いる１つないし複数のリンクコストの重み付けパターンを格納するリンクコストパターンデータベース１１１，リンクコストパターンデータベース１１１に格納されたリンクコストの重み付けパターンの内、どのパターンを用いた場合に車両の走行経路を最も良く再現できるかを各車両の車両
ＩＤと対応付けて格納する車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２，各車両の走行経路を同定する際にリンクコストパターンデータベース１１１に格納されたリンクコストの重み付けパターンの中から走行経路を最も正確に同定できるパターンを車両のＩＤ等のデータと対応付けて車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２に予め記録する車両ＩＤ・リンクコストパターン対応手段１１３，マップマッチング手段の結果に含まれる車両ＩＤ等のデータを用いて車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２を参照し、走行経路同定手段１０４で用いるリンクコストの重み付けパターンを選択するリンクコストパターン選択手段１１４を備える。

次に、走行履歴データベース１０２に格納するリアルタイム処理用の走行履歴データの例を図２に示す。リアルタイム処理用の走行履歴データは、少なくとも車両を一意に特定できる車両ＩＤと、ＧＰＳ等により車両位置を計測した各地点の緯度経度、及び車両位置を計測した日時を含む。これらのデータを用いて車両位置を計測した日時にどの道路リンク上に車両が存在していたかを特定し、さらに走行履歴データの時系列順に地点間の走行経路を順次同定することにより、最終的には車両の全走行経路を同定できる。

ところで、車両の走行履歴データとして時間的，空間的に連続する２地点のデータが得られた場合、道路リンク毎のリンク長ないし道路リンクを通過するまでの所要時間（リンク旅行時間と呼ぶ）等をコストとし、前記２地点間を結ぶ経路における道路リンクの総コストが最小となる経路を車両の走行経路と同定するのが一般的である。

しかしながら、実際にどのような経路を走行するかはドライバー次第であり、例えば初心者ドライバーであれば、コスト最短となる抜け道や細街路を主とした経路よりも、遠回りでも道路幅の広い一般道路を主とした経路を走行する可能性がある。つまり、ドライバーは単にコストの総和だけを考慮しているのではなく、道路リンクの道路種別（高速道路，一般道路等）等により何らかの重み付けをした上でコストを計算し、走行経路を選んでいると考えられる。

本発明では、このようなリンクコストの重み付けパターンを複数用意して前記リンクコストパターンデータベース１１１に格納し、車に適したリンクコストの重み付けパターンを用いて前記走行経路同定手段１０４により車両の走行経路を同定する。リンクコストパターンデータベース１１１に格納するリンクコストの重み付けパターンの例を図３に示す。図３の例では、経路上の道路リンクのリンクコストの重み付け総和を計算する際に用いる、道路リンクの道路種別により設定する重みの値を表し、重みの値が大きいほどドライバーがその道路リンクを選択し難い事を反映する。

例えば、図３に挙げた例の内、初心者ドライバーを想定したパターン２の場合では、全ての道路を満遍なく走行する平均的なドライバーを想定したパターン１の場合に比べ、道幅が狭く頻繁にハンドル操作が必要となる細街路よりも、道幅が広く比較的走行しやすい一般道路を選択して走行する傾向が高いと考えられるため、一般道路を選択した時のコスト重みを平均よりも小さく、細街路を選択した場合のコスト重みを平均よりも大きく設定している。また、初心者ドライバーは、車線変更や料金所等の操作が発生する高速道路を頻繁に利用するとは考え難いので、コスト重みを平均より大きくしている。

次に、抜け道を優先してとにかく早く目的地に着きたがるドライバーを想定したパターン３の場合では、車両があまり走行しないと推測される細街路を走行し易いと想定し、細街路を選択した場合のコストの重みを平均より小さくし、その他の道路を選択した場合に平均よりもコストの重みを大きめにした。

最後に料金がかかっても安全に早く到着したいという高速道路優先のドライバーを想定したパターン４の場合では、高速道路を選択した場合にコストの重みを平均より小さくし、その他の道路を選択した場合には平均よりもコストの重みを大きめに設定した。

リンクコストの重み付けパターンを用いて、出発地点から目的地点までの経路の内、リンクコストの重み付け総和が最も小さくなる経路、即ち車両が最も選択し易いと推測される経路を車両の走行経路として同定する。車両の走行した経路を構成するｎ本のリンクをＬｉ(ｉ＝１，２，…ｎ) とした場合、ダイクストラ法等の手法により、Σ(ｗ(Ｌｉ)×
ｃｉ) で表されるリンクコストの総和が最小となる経路を車両の走行経路として同定する。ここで、ｗ(Ｌｉ)は道路種別から決定されるリンクＬｉのリンクコストに対する重み付け、ｃｉはリンクＬｉのリンクコストを表す。

例えば図４のような経路の場合、平均的なドライバーの場合には図３のパターン１の値を用いて計算し、この時、出発地点から目的地点までのリンクコストの総和は、Ｌ１→
Ｌ２→Ｌ３→Ｌ４ のリンクを通過する上の経路では１.０×５０＋１.０×４０＋１.０×３０＋１.０×４０＝１６０、Ｌ１→Ｌ５→Ｌ６のリンクを通過する下の経路では１.０×５０＋１.０×４０＋１.０×６０＝１５０となり、下の経路を選択して走行する可能性が高いと言うことになる。

一方、初心者ドライバーの場合は、図３のパターン２の値を用いて計算し、この場合には、Ｌ１→Ｌ２→Ｌ３→Ｌ４とリンクを通過する上の経路におけるリンクコストの総和は、１.１×５０＋０.７×４０＋０.７×３０＋１.２×４０＝１５２、Ｌ１→Ｌ５→Ｌ６とリンクを通過する下の経路では１.１×５０＋１.２×４０＋１.２×６０＝１７５となる。従って、初心者ドライバーは平均的なドライバーよりも、Ｌ１→Ｌ２→Ｌ３→Ｌ４のリンクを通過する上の経路を選択して走行する可能性が高いと言える。このように、車両毎の経路の選択傾向をリンクコストに反映することができる。

図３の例では高速道路，一般道路，細街路といった道路種別によりリンクコストに対する重みを設定しているが、この他にも有料道路か否か、国道か都道府県道か市町村道かと言った道路種別を用いてリンクコストに対する重みを設定したり、あるいはもっと細かく道路リンク毎にリンクコストに対する重みを設定しても良い。

リンクコストの重み付けパターンは、ドライバーあるいは車両毎に決定されると考えられるため、本発明ではリンクコストの重み付けパターンと車両を特定する車両ＩＤとを予め対応付けておき、この対応付け情報を車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２に格納する。車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２に格納された車両ＩＤに対するリンクコストの重み付けパターンのＩＤの対応付けの例を図５に示す。ただし、図５では車両ＩＤとリンクコストの重み付けパターンのＩＤを対応付けているが、車両ＩＤと図３の例にあるような具体的なリンクコストの重み付けの値の組を対応付けても良い。

図５の例ではリンクコストの重み付けパターンを車両ＩＤのみと対応付けているが、現実にはドライバーは走行する日時や地域により走行経路を変更する場合があるため、車両ＩＤに加えて日時に関する属性（平日，休日，午前，夕方等）や地域等のデータと関連付けて車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２に格納しても良い。

以上のように、リンクコストの重み付けパターンをリンクコストパターンデータベース１１１に、リンクコストの重み付けパターンと車両ＩＤ等との対応を車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２にそれぞれ予め格納し、走行経路同定手段１０４で使用するリンクコストの重み付けパターンを、リンクコストパターン選択手段１１４により走行経路同定の対象とする車両の車両ＩＤに基づき選択することにより、正しく車両の走行経路を同定することができる。同定された走行経路は、少なくとも経路を構成する各道路リンクを構成する連続したノードの列あるいはノードの座標データで表す。なお、各ノードは、そのノードを一意に特定可能なノードＩＤを持つものとする。

リンクコストの重み付けパターンを用いた経路同定処理を行うためには、経路同定処理で用いるリンクコストの重み付けパターンを、車両毎に予め車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２に格納しておく必要がある。各車両にどのリンクコストの重み付けパターンを対応させるかには様々方法があり、例えば各車両のドライバーにアンケートを実施し、その結果からパターンを決定するという方法もある。しかしドライバー自身の思い込み等が原因となり実際の走行経路の選択傾向とは異なる可能性があるため適切ではない。

そこで配信する交通情報を逐次生成するリアルタイム処理で用いる走行履歴データの他に、実際に車両が走行した経路を詳細に記録するための、リアルタイム処理用の走行履歴データよりも短い時間あるいは短い走行距離間隔で収集された詳細走行履歴データを用い、これら詳細走行履歴データから同定される走行経路とリンクコストパターンデータベース１１１に格納された各リンクコストの重み付けパターンを用いて同定される走行経路とを比較し、車両の経路同定処理の際に用いるリンクコストの重み付けパターンを特定してこれを以後の経路同定処理で用いる。このような処理を行う車両ＩＤ・リンクコストパターン対応手段１１３の一構成例を図６に示す。

図６において、車両ＩＤ・リンクコストパターン対応手段１１３は、車両の走行経路を正確に記述するために、リアルタイム処理用の走行履歴データより短い時間あるいは短い所定の走行距離間隔により記録された詳細走行履歴データを格納する詳細走行履歴データベース６０１、詳細走行履歴データをプローブカー２から直接あるいは一旦プローブカーから走行履歴データを蓄積するカーディーラ等の一時蓄積データベース４から受け取り、詳細走行履歴データベース６０１に格納する詳細走行履歴データ入力手段６０２，走行履歴データベース１０２と詳細走行履歴データベース６０１から、特定の車両の走行履歴データのうち、両方のデータベースで同じ時間帯に記録されているリアルタイム処理用の走行履歴データと詳細走行履歴データを抽出する走行履歴データ抽出手段６０３，走行履歴データ抽出手段６０３により走行履歴データベース１０２から抽出されたリアルタイム処理用の走行履歴データを用いて、車両が位置計測時にどの道路リンク上を走行していたかを特定するマップマッチング手段６０４，リンクコストパターンデータベース１１１に記録された各リンクコストの重み付けパターンを用いて、マップマッチング手段６０４により特定された道路リンクを通過する走行経路を同定する全パターン走行経路同定手段605，走行履歴データ抽出手段６０３により詳細走行履歴データベース６０１から抽出された詳細走行履歴データを用いて、車両が位置計測時にどの道路リンク上に存在したかを特定する詳細マップマッチング手段６０６，詳細マップマッチング手段６０６の結果を用いて、実際に車両の走行経路を同定する詳細走行経路同定手段６０７，詳細走行経路同定手段６０７により同定された走行経路と全パターン走行経路同定手段６０５により同定された各走行経路とを比較して経路一致率を計算し、最も経路一致率の高い、即ち車両の走行経路を最も正しく同定することができるリンクコストの重み付けパターンを特定し、特定された重み付けパターンをその車両の車両ＩＤと対応付けて車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースに記録する走行経路比較手段６０８を備える。

ただし、マップマッチング手段６０４及び詳細マップマッチング手段６０６はマップマッチング手段１０３と同じであっても良く、詳細走行経路同定手段６０７は走行経路同定手段１０４と同じものを用いても良い。また、全パターン走行経路同定手段６０５における経路同定処理は走行経路同定手段１０４の経路同定処理と同様の処理でも良い。

次に、走行履歴データ抽出手段６０３により、走行履歴データベース１０２と詳細走行履歴データベース６０１に記録された特定の車両の履歴データのうち、両方のデータベースに格納された走行履歴データを抽出する処理の流れを図７に示す。

まず、処理対象とする車両について、詳細走行履歴データベース６０１に詳細走行履歴データが記録された時間帯によって、走行履歴データベース１０２の走行履歴データをフィルタリングし、その時間帯の走行履歴データのみを抽出する（ステップＳ７０１）。これにより、詳細走行履歴データが記録された時間帯の中で、最も長い時間帯の走行履歴データを取得することが出来る。次に、抽出された走行履歴データが記録された時間帯によって詳細走行履歴データをフィルタリングし、データ収集を行った時間帯が共通する詳細走行履歴データを抽出する（ステップＳ７０２）。詳細走行履歴データは短い時間ないし距離間隔で記録されているため、この処理により走行履歴データの時間帯とほぼ同じ時間帯の詳細走行履歴データを抽出することが出来る。

比較対象とする時間帯は、各データベースに記録されたデータの収集期間全てを対象としても良いが、例えば一ヶ月以内等の特定の時間帯のみを対象として処理を行っても良い。

以上の処理により抽出した２種類の走行履歴データを、該車両の走行経路を同定する際に用いるリンクコストの重み付けパターンを特定する処理に用いる。走行履歴データベース１０２から抽出した走行履歴データについて、マップマッチング手段６０４及び全パターン走行経路同定手段６０５により、リンクコストパターンデータベース１１１に記録された全てのリンクコストの重み付けパターンをそれぞれ用いて走行経路を同定する。一方、詳細走行履歴データからは詳細マップマッチング手段６０６及び詳細走行経路同定手段６０７により、実際の車両の走行経路を同定する。その後、詳細走行履歴データから同定した走行経路と全てのリンクコストの重み付けパターンを用いてそれぞれ同定した各走行経路とを比較し、詳細走行履歴データから同定した走行経路を最も正確に再現することができるリンクコストの重み付けパターンを走行経路比較手段６０８により特定し、この重み付けパターンを車両ＩＤのデータと対応づけて車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースに記録する。この走行経路比較手段６０８における処理の流れを図８に示す。

まず、全パターン走行経路同定手段６０５によりリンクコストパターンデータベース
１１１に記録された全てのリンクコストの重み付けパターンをそれぞれ用いて同定した各走行経路（候補経路と呼ぶ）と、詳細経路同定手段６０７により同定した車両の走行経路（以下、真値経路と呼ぶ）とを比較して、それぞれの走行経路を構成する各道路区間（ノードとノードを結ぶ道路リンク）が双方の走行経路に含まれる道路区間か否かを判断する（ステップＳ８０１）。次に、この判断結果を用いて各候補経路の真値経路に対する一致率を計算し、経路一致率が最大となるリンクコストの重み付けパターンを特定する（ステップＳ８０２）。経路一致率は、例えばΣ(αｉ×Ｌｉ)／ΣＬｉの式により定義できる。ここで、Ｌｉは真値経路を構成する道路区間ｉの区間長で、ΣＬｉは真値経路の総延長を表す。また、αｉは道路区間ｉが候補経路と真値経路の両方に含まれる場合には１、そうでない場合には０を取る値とし、このαｉを用いると候補経路と真値経路の両方に含まれている道路区間の長さの合計はΣ(αｉ×Ｌｉ)となる。

このようにして計算できる各候補経路に対する経路一致率の最大値が予め定めた閾値以上の場合（ステップＳ８０３）、経路一致率が最大となるリンクコストの重み付けパターンを、この車両の経路同定処理に用いるリンクコストパターンとして車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２へ記録する（ステップＳ８０４）。一方、経路一致率の最大値が前記閾値に満たない場合には、処理対象としている車両の走行経路を正しく同定できるリンクコストの重み付けパターンが、リンクコストパターンデータベース111には記録されていないと見なし、この車両に対応するリンクコストの重み付けパターンは無いものとして車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース１１２へ記録し（ステップＳ８０５）、以後リアルタイムの交通情報データ生成処理においてはこの車両からの走行履歴データを用いないものとする。

ここでは経路一致率を、真値経路を構成する道路区間の長さについて定義した例を挙げたが、候補経路を構成する道路区間を用いて同様に計算してもよい。また、経路一致率を道路リンク長の長さではなく、走行経路を構成する道路リンクの数を用いて（Σαｉ）／ｎ（ｎは、走行経路を構成する道路リンクの総数）と定義しても良い。

また、先に述べた例では車両ＩＤのみをリンクコストの重み付けパターンと対応付けたが、車両ＩＤに加えて日時の属性や地域等の条件を組み合わせてリンクコストの重み付けパターンを対応付けてもよい。この場合、車両ＩＤ，日時の属性，地域等の条件により、リンクコストの重み付けパターンを変更する事が出来るため、例えば車両の走行履歴データのうち特定の日時及び地域等の条件の場合のデータのみを交通情報データの作成処理に用いる、あるいは逆に用いないことも可能である。

次に、先に図８において述べたステップＳ８０１における２つの走行経路の比較処理の詳細フローを図９に示す。まず、候補経路の１つ目の道路区間と真値経路の１つ目の道路区間の各始端終端ノードのＩＤをそれぞれ比較する（ステップＳ９０１）。そして、両端ノードのＩＤを比較した結果、両端ノードのＩＤが共に一致するか否かを判断する（ステップＳ９０２）。両端ノードのＩＤが共に一致する場合、この道路区間を両方の走行経路に含まれる道路区間であるとして記録する（ステップＳ９０３）。次にこの道路区間がいずれかの走行経路の最終道路区間か否かを判断し（ステップＳ９０４）、最終道路区間である場合は処理を終了する。一方、最終道路区間でない場合には、候補経路と真値経路のそれぞれの次の道路区間の両端ノードを比較し（ステップＳ９０５）、再びステップＳ
９０２のノードＩＤ比較判定処理に戻る。また、ステップ９０２において比較した道路区間の両端ノードのＩＤの少なくとも一方が一致しない場合には、候補経路を構成するノードのうちステップＳ９０２で比較した道路区間の終端ノード以降のノードで、かつ真値経路を構成するノードに含まれるノードを探す（ステップＳ９０６）。この結果、該当するノードが存在しないか、または存在するがいずれかの走行経路の最終ノードである場合に該当するか判断し（ステップＳ９０７）、該当する場合には処理を終了する。また、ステップＳ９０７において該当するノードが見つかり、それがいずれの走行経路の最終ノードでもなかった場合には、２つの走行経路上の道路区間のうち、見つかったこのノードを始端とする道路区間を対象としてステップ９０２の両端ノードＩＤ比較処理に戻る（ステップ９０８）。以上の処理を繰り返すことにより、各候補経路を構成する各道路区間が真値経路に含まれているか否かを判断する。

以上の処理により、各車両の走行履歴データから交通情報データを生成する際、処理対象とする車両の走行経路を同定する処理で用いる、車両の走行経路の選択傾向を反映するリンクコストの重み付けパターンを予め決定することが出来る。各車両の走行する道路の選択傾向は、車両を運転するドライバーの性格や好み等に大きく影響されるため、頻繁にまた劇的に変化することは考えにくい。従って、各車両におけるリンクコストの重み付けパターンの対応付けは、ある程度長い期間毎に定期的に、例えば１ヵ月毎や半年毎、１年毎等に行えばよい。また、これくらいの頻度であれば、詳細走行履歴データをドライブレコーダ等で記録し、これを用いて前記各車両とリンクコストの重み付けパターンの対応付け処理を行うことが可能である。

上記実施例に示した通り、本発明の交通情報システムは、走行履歴データから交通情報データを生成，配信する一連の処理のうち、車両の走行経路を同定する処理において、車両の走行経路を正確に同定することができるリンクコストの重み付けパターンを車両毎に選択し、利用することにより、粗い時間ないし長い走行距離の間隔で記録されたリアルタイム処理用の走行履歴データから車両の走行経路を正しく同定することが出来る。これにより、粗い時間ないし長い走行距離の間隔で記録されたデータサイズが小さい走行履歴データから高精度の交通情報データを生成，配信することができる。

本発明の実施例における交通情報システムのブロック図である。 リアルタイム処理用の走行履歴データの構成を示す図である。 リンクコストの重み付けパターンの構成を示す図である。 コストの計算方法を説明する図である。 車両ＩＤとリンクコストの重み付けパターンとの対応関係を説明する図である。 車両ＩＤ・リンクコストパターン対応手段の構成を示すブロック図である。 走行履歴データ抽出手段における処理の流れを表すフローチャートである。 走行経路比較手段における処理の流れを表すフローチャートである。 走行経路比較手段において２つの走行経路を比較する処理の流れを表すフローチャートである。

符号の説明

２ プローブカー
１０１ 走行履歴データ受信手段
１０２ 走行履歴データベース
１０３ マップマッチング手段
１０４ 走行経路同定手段
１０５ 交通情報データ生成手段
１０７ 交通情報データ配信手段
１１１ リンクコストパターンデータベース
１１２ 車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベース
１１３ 車両ＩＤ・リンクコストパターン対応手段
１１４ リンクコストパターン選択手段
６０１ 詳細走行履歴データベース
６０２ 詳細走行履歴データ入力手段
６０３ 走行履歴データ抽出手段
６０４ マップマッチング手段
６０５ 全パターン走行経路同定手段
６０６ 詳細マップマッチング手段
６０７ 詳細走行経路同定手段
６０８ 走行経路比較手段

Claims (2)

1. 所定の時間間隔または走行距離間隔ごとに計測された車両の走行履歴データを収集して格納した走行履歴データベースと、該走行履歴データに基づき車両が走行した道路リンクを特定するマップマッチング手段と、該特定された道路リンクを通過する前記車両の走行経路を同定する経路同定手段とを備え、前記経路同定手段により同定された各車両の走行経路と前記走行履歴データベースの走行履歴データとに基づき交通情報データを生成する交通情報システムにおいて、
   前記走行履歴データよりも短い時間間隔または走行距離間隔で計測された車両の詳細走行履歴データを格納する詳細走行履歴データベースと、
   道路リンクの道路種別ごとの選択傾向に応じたリンクコストへの重み付けパターンを格納するリンクコストパターンデータベースと、
   前記走行履歴データベースと前記詳細走行履歴データベースの双方に同じ時間帯で記録されている走行履歴データと詳細走行履歴データを抽出する走行履歴データ抽出手段と、
   前記リンクコストパターンデータベースに格納された全ての重み付けパターンを用いて、前記抽出した走行履歴データにより特定された車両が通過した道路リンクを通る経路の同定をそれぞれの重み付けパターンについて行う全パターン走行経路同定手段と、
   前記詳細走行履歴データベースから抽出された詳細走行履歴データを用いて特定された車両が通過した道路リンクを通る走行経路を同定する詳細走行経路同定手段と、
   前記全パターン走行経路同定手段により同定された重み付けパターン毎の経路のうち、詳細走行経路同定手段により同定された走行経路と最も一致する経路の同定に用いた重み付けパターンを、走行履歴を取得した車両の車両ＩＤと対応付けて前記車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースに記録する走行経路比較手段と、
   を備え、
   前記経路同定手段は、前記車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースから求めた、走行経路を同定する車両の車両ＩＤに対応する重み付けパターンを用いて道路リンクのリンクコストに重み付けを行い、前記走行履歴データベースの当該車両の走行履歴データから走行経路を同定する
   ことを特徴とする交通情報システム。
2. 所定の時間間隔または走行距離間隔ごとに計測された車両の走行履歴データを収集して格納した走行履歴データベースと、該走行履歴データに基づき車両が走行した道路リンクを特定するマップマッチング手段と、該特定された道路リンクを通過する前記車両の走行経路を同定する経路同定手段とを備え、前記経路同定手段により同定された各車両の走行経路と前記走行履歴データベースの走行履歴データとに基づき交通情報データを生成する交通情報システムにおいて、
   前記走行履歴データよりも短い時間間隔または走行距離間隔で計測された車両の詳細走行履歴データを格納する詳細走行履歴データベースと、
   道路リンクの道路種別ごとの選択傾向に応じたリンクコストへの重み付けパターンを格納するリンクコストパターンデータベースと、
   前記走行履歴データベースと前記詳細走行履歴データベースの双方に同じ時間帯で記録されている走行履歴データと詳細走行履歴データを抽出する走行履歴データ抽出手段と、
   前記リンクコストパターンデータベースに格納された全ての重み付けパターンを用いて、前記抽出した走行履歴データにより特定された車両が通過した道路リンクを通る経路の同定をそれぞれの重み付けパターンについて行う全パターン走行経路同定手段と、
   前記詳細走行履歴データベースから抽出された詳細走行履歴データを用いて特定された車両が通過した道路リンクを通る走行経路を同定する詳細走行経路同定手段と、
   前記全パターン走行経路同定手段により同定された重み付けパターン毎の経路のうち、詳細走行経路同定手段により同定された走行経路と最も一致する経路の同定に用いた重み付けパターンを、走行履歴を取得した車両の車両ＩＤ及び該車両が走行した日時または地域と対応付けて前記車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースに記録する走行経路比較手段と、
   を備え、
   前記経路同定手段は、前記車両ＩＤ・リンクコストパターン対応データベースから求めた、走行経路を同定する車両の車両ＩＤと走行する日時または地域に対応する重み付けパターンを用いて道路リンクのリンクコストに重み付けを行い、前記走行履歴データベースの当該車両の走行履歴データから走行経路を同定する
   ことを特徴とする交通情報システム。

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