JP5071461B2 - 交通情報推定装置、交通情報推定のためのコンピュータプログラム、及び交通情報推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、交通情報を推定するための交通情報推定装置、交通情報推定のためのコンピュータプログラム、及び交通情報推定方法に関するものである。

道路の交通情報をドライバーに提供する技術として、財団法人道路交通情報通信システムセンターによるＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：なお、「ＶＩＣＳ」は上記財団法人の登録商標）が広く知られている。
このＶＩＣＳは、各種の路側センサ（車両感知器やループコイル等）から収集した車両台数や車両速度等よりなる定点観測情報に基づいて、各路線での渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報を集計し、その交通情報を、ビーコンによる狭域通信やＦＭ放送等の広域通信によってドライバーに提供するものである。

また、道路の交通情報をドライバーに提供する他の技術として、プローブカーを利用した交通情報推定システム（以下、プローブシステムという。）も知られている。
このプローブシステムは、例えば特許文献１および２に示すように、実際に道路を走行する車両（プローブ車両）を移動体センサとして利用するものであり、現時点の車両位置や時刻等のプローブ情報を無線通信によって各プローブ車両から収集し、道路の交通情報を生成するものである。

特開平５−１５１４９６号公報 特開２００５−４４６７号公報

しかし、ＶＩＣＳ及びプローブシステムを利用したとしても、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからもデータが得られていない道路リンクについては、交通情報を得ることができない。

そこで、本発明は、道路リンクの交通情報に基づいて、交通情報が得られていない他の道路リンクである推定対象道路リンクの交通情報を推定するための新たな技術を提供することを目的とする。

（１）本発明は、道路リンクの交通情報に基づいて、他の道路リンクの交通情報を推定する推定部を備えた交通情報推定装置であって、複数の道路リンクの交通情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記交通情報に基づいて、一つの道路リンクの交通情報から他の道路リンクの交通情報を推定するための推定情報、及び、前記道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関を求める算出部と、前記相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定する選定部とを備え、前記取得部は、前記交通情報として、プローブ車両より送信されたプローブ情報から得たプローブ交通情報の他に、道路に設置された路側センサが用いられて収集した定点観測情報から得た定点交通情報を取得可能であり、前記算出部は、前記プローブ交通情報及び前記定点交通情報それぞれに基づいて前記推定情報と前記相関とを求め、前記推定部は、道路リンクの交通情報が取得されると、当該道路リンクを含む前記選定グループ内にある他の道路リンクの交通情報を、前記プローブ交通情報による前記相関と前記定点交通情報による前記相関とを比較して相関が高い方の推定情報に基づいて、推定することを特徴とする。

本発明によれば、選定部は、道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定するので、当該選定グループに含まれている道路リンクの交通情報同士の相関は高いと言える。
したがって、ある道路リンクの交通情報が取得されると、推定部が、当該道路リンクを含む前記選定グループ内にある他の道路リンクの交通情報を、前記推定情報に基づいて推定するので、推定される他の道路リンクの交通情報の信頼性は高い。
また、前記プローブ交通情報の他に、前記定点交通情報を取得できた場合、推定部は、プローブ交通情報による相関と定点交通情報による相関とを比較して、相関が高い方の推定情報に基づいて前記推定を行うので、推定される道路情報の信頼性をより一層高くすることができる。

（２）本発明は、道路リンクの交通情報に基づいて、他の道路リンクの交通情報を推定する推定部を備えた交通情報推定装置であって、複数の道路リンクの交通情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記交通情報に基づいて、一つの道路リンクの交通情報から他の道路リンクの交通情報を推定するための推定情報、及び、前記道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関を求める算出部と、前記相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定する選定部と、前記推定部によって交通情報が推定される他の道路リンクの数に関する指標に応じて、前記所定レベルを調整する調整部とを備え、前記推定部は、道路リンクの交通情報が取得されると、当該道路リンクを含む前記選定グループ内にある他の道路リンクの交通情報を、前記推定情報に基づいて推定することを特徴とする。

本発明によれば、選定部は、道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定するので、当該選定グループに含まれている道路リンクの交通情報同士の相関は高いと言える。
したがって、ある道路リンクの交通情報が取得されると、推定部が、当該道路リンクを含む前記選定グループ内にある他の道路リンクの交通情報を、前記推定情報に基づいて推定するので、推定される他の道路リンクの交通情報の信頼性は高い。
また、前記推定部によって交通情報が推定される道路リンクの数を多くしたい場合や、当該数よりも相関のレベル（つまり相関の強さ）を優先させたい場合等の状況に応じて、前記調整部は前記所定レベルを調整することができる。

（３）また、前記（２）に記載の交通情報推定装置において、前記推定情報は、プローブ車両より送信され前記取得部が取得したプローブ情報に基づいて求められ、前記推定部が他の道路リンクの交通情報の推定を行うために、取得される道路リンクの道路情報は、プローブ車両より送信されたプローブ情報に基づくものとすることができる。
この場合、プローブ車両より送信され前記取得部が取得したプローブ情報に基づいて、前記推定情報は求められ、さらに、プローブ車両より送信されたプローブ情報に基づいて、推定部により道路リンクの交通情報の推定が行われる。
このため、例えば、道路に設置された路側センサが用いられて収集した定点観測情報（例えばＶＩＣＳ情報）を取得することができない場合であっても、プローブ車両より送信されたプローブ情報に基づいて、道路リンクの交通情報の推定が可能となる。

（４）また、本発明は、コンピュータを、前記（１）〜（３）のいずれか一つに記載の交通情報推定装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。

（５）また、本発明は、道路リンクの交通情報に基づいて、他の道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、複数の道路リンクの交通情報を取得する取得ステップと、取得した前記交通情報に基づいて、一つの道路リンクの交通情報から他の道路リンクの交通情報を推定するための推定情報、及び、前記道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関を求める算出ステップと、前記相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定する選定ステップと、道路リンクの交通情報が取得されると、当該道路リンクを含む前記選定グループ内にある他の道路リンクの交通情報を、前記推定情報に基づいて推定する推定ステップとを含み、前記取得ステップでは、前記交通情報として、プローブ車両より送信されたプローブ情報から得たプローブ交通情報の他に、道路に設置された路側センサが用いられて収集した定点観測情報から得た定点交通情報を取得可能であり、前記算出ステップでは、前記プローブ交通情報及び前記定点交通情報それぞれに基づいて前記推定情報と前記相関とを求め、前記推定ステップでは、前記プローブ交通情報による前記相関と前記定点交通情報による前記相関とを比較して、相関が高い方の推定情報に基づいて前記推定を行うことを特徴とする。

本発明によれば、ある道路リンクの交通情報が取得されると、当該道路リンクを含む選定グループに含まれていて相関が高い関係にある他の道路リンクの交通情報を、推定情報に基づいて推定するので、推定される他の道路リンクの交通情報の信頼性は高くなる。この結果、現在の交通状態の把握、さらには将来の交通状態の予測の精度も高めることが可能となる。

交通情報システムの全体構成図である。 交通情報推定装置の構成図である。 取得部の機能の一部を説明している説明図である。 プローブ情報から道路リンクの旅行速度を算出する方法の説明図である。 交通情報推定装置による交通情報推定方法を示しているフロー図である。 第一の中間データベースの説明図である。 第一の中間データベースから１組の道路リンクの速度情報を取り出して説明している説明図である。 第二の中間データベースの説明図である。 道路リンクの例を示す図である。 回帰直線、寄与度等を求める方法を説明する図である。 回帰直線、寄与度等を求める方法を説明する図である。 第二の中間データベースの説明図である。 寄与度行列情報の説明図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
［１．全体構成］
図１は、本発明の交通情報推定装置１を含む交通情報システムを示している。この交通情報システムは、交通情報推定装置１のほか、車載装置２を搭載したプローブ車両３、車載装置２と無線通信する路側通信機４、路側センサ５及びＶＩＣＳセンター６を含む。

前記交通情報推定装置１は、例えば交通情報システムが備えている中央制御装置の様々な機能のうちの一機能を指しており、交通情報推定装置１は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報等の交通情報（観測情報）を取得し、車両に提供するための提供用の交通情報を生成する機能を有している。なお、交通情報推定装置１は、交通情報に基づいて、信号機制御や交通管制等の各種の交通用処理を行ってもよい。

交通情報推定装置１は、処理装置及び記憶装置を有するコンピュータによって構成することができる。記憶装置には、コンピュータを、以下の交通情報推定装置１として機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている。このコンピュータプログラムは、前記処理装置によって実行され、前記処理装置が前記記憶装置等に対し入出力を行うことで、交通情報推定装置１としての機能を実現する。なお、以下に説明する交通情報推定装置１が備えている各機能部である後述の推定部１１及び入力情報処理部１６（取得部２１、算出部２２、選定部２３、調整部２４（図２参照））は、特に断らない限り、前記コンピュータプログラムによって実現されるものである。

図１において、前記車載装置２は、プローブ車両３の観測情報としてプローブ情報を生成し、路側通信機４に無線送信する。プローブ情報は、プローブ車両３の位置、当該位置の通過速度及びプローブ車両３の車両ＩＤ等を含む交通情報である。なお、プローブ車両３の位置は、車載装置２が有するＧＰＳ受信機によって受信したＧＰＳ信号に基づいて算出され、プローブ車両３の速度は車載の速度センサによって算出される。

前記路側通信機４は、車載装置２との間で無線通信によって情報の送受信を行う。具体的には、路側通信機４は、車載装置２が送信した観測情報としてのプローブ情報を受信し、交通情報推定装置１に転送する。また、路側通信機４は、交通情報推定装置１から、車両への提供用の交通情報を取得し、その交通情報を車載装置２に送信することができる。なお、路側通信機４と交通情報推定装置１との間は、通信回線によって接続されている。

前記路側センサ５は、例えば、直下を通行する車両を超音波感知する車両感知器や、インダクタンス変化で車両を感知するループコイル、或いは、カメラの映像を画像処理して交通量や車両速度を計測する画像感知器よりなる。路側センサ５は、観測情報として交差点に流入する車両台数や車両速度等を計測することができ、このような観測情報を取得する目的で、高速道路や主要な幹線道路等に設置されている。

そして、路側センサ５によって取得された観測情報は、通信回線を介して、ＶＩＣＳセンター６のサーバに送信され、このサーバでは、路側センサ５の観測情報に基づいて、ＶＩＣＳ情報を生成する。このＶＩＣＳ情報は、通信回線を介して、交通情報推定装置１に送信される。

交通情報推定装置１に送信されるＶＩＣＳ情報は、各道路リンクでの渋滞状況やリンク旅行時間を含む交通情報である。ＶＩＣＳ情報は、路側センサ５から５分ごとに観測情報が取得される都度、情報更新されるため、時間的に高密度な情報が得られる。しかし、路側センサ５はすべての道路に設置されているわけではなく（主要道路でも２０％以下）、エリアカバー率が低い。
一方、前記プローブ情報は、道路を走行するプローブ車両３から取得するため、エリアカバー率を高くすることが可能である。ただし、プローブ車両３となるための車載装置２の普及率がまだ低いため、時間的に低密度のデータしか得られない。

本実施形態の交通情報システムでは、所定エリア内の道路に複数の道路リンクＬ１〜Ｌ１０が設定されており（図９参照）、これら複数の道路リンクＬ１〜Ｌ１０が一つの管理グループＧとして管理されている。この場合、前記管理グループＧに含まれている複数の道路リンクＬ１〜Ｌ１０の内の、路側センサ５が設置されていてＶＩＣＳ情報が得られる道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間ごとに常に交通情報（ＶＩＣＳ情報）が得られる。一方、路側センサ５が設置されておらず、ＶＩＣＳ情報が得られない道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間ごとにみると、プローブ情報が交通情報として得られる道路リンクと、プローブ情報も得られない道路リンクとが混在することになる。

［２．交通情報推定装置の詳細］
本実施形態に係る交通情報推定装置１は、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を推定して、当該道路リンクの交通情報を補完することで、所定エリア内（前記管理グループＧ内）の全道路リンクＬ１〜Ｌ１０の交通情報を取得する。このように、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を補完することで、より精度が高い交通情報を車両（ナビゲーションシステム）に提供したり、精度良く交通管制を行ったりすることが可能となる。
なお、以下では、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られず交通情報を推定して補完する道路リンクを、「推定対象道路リンク」という。

図２の構成図において、交通情報推定装置１は、前記管理グループＧ内にある推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定部１１と、この推定を行うために前記管理グループＧ内の道路リンクＬ１〜Ｌ１０の交通情報等を蓄積する第一の中間データベース１２ａ及び第二の中間データベース１２ｂと、推定部１１によって推定した交通情報等を蓄積するための推定データベース（交通情報データベース）１３とを備えている。
前記推定部１１は、後にも説明するが、管理グループＧ内にある推定対象道路リンクの交通情報を、当該管理グループＧ内にあって交通情報を取得できた道路リンク（関連道路リンク）の当該交通情報に基づいて推定する。

また、交通情報推定装置１は、前記コンピュータプログラムによって実現される機能部として、当該交通情報推定装置１が取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（以下、両情報を総称する場合、「入力情報」という）に対する処理を行う入力情報処理部１６を備えている。
入力情報処理部１６は、取得部２１、算出部２２、選定部２３及び調整部２４を備えている。これらの各機能の詳細については、後に説明するが、取得部２１は、管理グループＧ内にある複数の道路リンクＬ１〜Ｌ１０の交通情報を、前記入力情報に基づいて取得することができる。そして、算出部２２は、取得部２１が取得した交通情報に基づいて、管理グループＧ内の一つの道路リンクの交通情報から他の道路リンクの交通情報を推定するための推定情報としての回帰直線、及び、管理グループＧ内の複数の道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関（相関の強さ）を求める。なお、この相関は、以下の実施形態では回帰直線の寄与度である。選定部２３は、所定の道路リンクを管理グループＧの中から選定グループとして選定する。そして、調整部２４は、推定部１１によって交通情報が推定される推定対象道路リンクの数に関する指標に応じて、後述の閾値αを調整する機能を有している。

前記取得部２１が有する機能の一部を説明する。取得部２１は、前記入力情報から、各道路リンクの「旅行速度」を生成する処理を行う。生成した「旅行速度」は、第一の中間データベース１２ａに与えられる。図３は、取得部２１のこの機能を説明している説明図である。

取得部２１は、取得したＶＩＣＳ情報から「旅行速度」を生成するＶＩＣＳ情報処理部１７と、取得したプローブ情報から「旅行速度」を生成するプローブ情報処理部１８とを備えている。
ＶＩＣＳ情報処理部１７は、ある道路リンクに関して得られたＶＩＣＳ情報に含まれるリンク旅行時間から、当該道路リンクの旅行速度を算出する。すなわち、旅行速度を算出しようとする道路リンクのリンク長を、当該道路リンクのリンク旅行時間で除することで、旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する。なお、管理グループＧ内の全道路リンクＬ１〜Ｌ１０のリンク長は、予め、交通情報推定装置１に設定されている。

プローブ情報処理部１８は、ある道路リンクにおいて得られたプローブ情報に含まれる位置及び時刻に基づいて、当該道路リンクの旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する。図４は、プローブ情報から道路リンクの旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する方法を示している。
図４に示すように、Ｌ１〜Ｌ４及びＬ１０までの５個の連続した道路リンクが存在する場合において、道路リンクＬ３の図右方（矢印Ａ方向）への旅行速度を算出するためには、プローブ車両３が、進行方向一つ手前の道路リンクＬ２（第１位置）に位置している間に送信した第１プローブ情報ｐｒ１と、当該プローブ車両３が移動して進行方向一つ先の道路リンクＬ４（第２位置）に位置している間に送信した第２プローブ情報ｐｒ２とを用いる。

第１プローブ情報ｐｒ１が示す位置及び第２プローブ情報ｐｒ２が示す位置によって、第１プローブ情報ｐｒ１を発信した第１位置と第２プローブ情報ｐｒ２を発信した第２位置との間の距離Ｄが求まる。また、第１プローブ情報ｐｒ１が示す時刻及び第２プローブ情報ｐｒ２が示す時刻によって、第１位置から第２位置まで移動するのに要した時間Ｔが求まる。前記距離Ｄを前記時間Ｔで除することにより、第１位置から第２位置までの間の区間（通常の速度算出区間）の旅行速度が求まる。通常は、この旅行速度を、第１位置と第２位置との間にある道路リンクＬ３におけるリンク旅行速度とみなす。

ただし、第１位置と第２位置との間の距離Ｄ（通常の速度算出区間の距離）が、設定された最小距離（例えば、１ｋｍ）以下である場合には、速度算出区間が長くなるように、道路リンクＬ３のリンク旅行速度の算出に用いるプローブ情報として別のものを選択する。具体的には、通常の速度算出区間の距離Ｄが最小距離以下である場合、プローブ情報処理部１８は、車両３が、車両進行方向にみてさらに一つ手前の道路リンクＬ１（手前位置）に位置するときに送信されたプローブ情報ｐｒ０と、道路リンクＬ４に位置するときに送信されたプローブ情報ｐｒ２とを用いることができる。これにより、手前位置から第２位置までの間の拡張された速度算出区間についての旅行速度が求まり、この旅行速度を、手前位置から第２位置までの間にある道路リンクＬ３のリンク旅行速度とみなす。

通常の速度算出区間の距離Ｄが短い場合に、拡張された速度算出区間を用いる理由は次の通りである。すなわち、速度算出区間が短いと、速度算出区間を移動するのに要する時間は、交通信号による停止時間による影響を大きく受ける。つまり、速度算出区間を通過するのに要する時間が、例えば、２分であるとしても、車両が実際に走行していた時間は１分で、残りの１分は信号による待ち時間ということが生じ得る。一方、同じ速度算出区間を通過する別の車両は、信号による停止がなく、速度算出区間を通過するのに要する時間が１分ということがありえる。このように、速度算出区間が短いと、信号待ちの影響による誤差が大きくなり、正確な速度算出が困難となる。

逆に、十分に距離が長く、多くの交通信号（交差点）を通過する必要があるような速度算出区間である場合には、確率上、いずれかの交通信号による待ち時間が、ほぼ全ての車両に均等に生じるため、信号待ちの影響による誤差は小さい。

そこで、本実施形態のように、通常の速度算出区間の距離Ｄが短い場合には、拡張された速度算出区間で速度を算出することで、速度をより精度良く算出することができる。
なお、通常の速度算出区間の距離Ｄが短い場合であっても、車両台数が多い（例えば、１０台以上）の場合には、速度算出区間を通過するのに要する時間を複数の車両からのプローブ情報で平均化することにより、誤差を小さくできる。したがって、通常の速度算出区間の距離Ｄが、設定された最小距離以下であり、かつ、単位時間あたりのプローブ車両の数（プローブ情報の数）が設定された最小数以下である場合に限って、拡張された速度算出区間での速度算出をおこなってもよい。

なお、上記の例では、拡張された速度区間として、手前位置（道路リンクＬ１）から第２位置（道路リンクＬ４）までとしたが、この第２位置に代えて、第２位置よりも進行方向にみてさらに先の位置（道路リンクＬ１０）としてもよい。また、拡張された速度区間を、第１位置（道路リンクＬ２）と先の位置（道路リンクＬ１０）との間としてもよい。
以上の取得部２１の機能により、プローブ情報に基づいて道路リンクＬ１〜Ｌ１０それぞれの旅行速度を取得することが可能となる。なお、この旅行速度の情報を、以下では「速度情報」と呼んで説明する。

［３．交通情報推定装置による処理内容］
［３．１ 推定処理の概要］
図５は、交通情報推定装置１による交通情報推定方法を示している。まず、前記のように取得部２１が取得した速度情報に基づいて、当該取得部２１は、第一の中間データベース１２ａを生成する（ステップＳ１）。
すなわち、交通情報推定装置１が、プローブ情報、及び、ＶＩＣＳ情報を取得可能であれば当該ＶＩＣＳ情報を取得すると、図３において説明したように、取得部２１が当該ＶＩＣＳ情報及び当該プローブ情報から、各道路リンクの速度情報を生成する。
ただし、管理グループＧ内の全ての道路リンクＬ１〜Ｌ１０において、車載装置２を搭載したプローブ車両３が走行しているとは限らないので、ステップＳ１では、速度情報が取得できる道路リンクは通常、管理グループＧ内の全道路リンクＬ１〜Ｌ１０のうちの一部であり、速度情報が得られない道路リンクがある。

また、取得部２１のプローブ情報処理部１８（図３参照）は、管理グループＧ内の道路リンクＬ１〜Ｌ１０それぞれの速度情報（Ｖ１〜Ｖ１０）を、図６の第一の中間データベース１２ａの説明図に示しているように、複数のタイムスロットｔ１〜ｔ２０毎に取得し、各速度情報を第一の中間データベース１２ａに蓄積させる。また、ＶＩＣＳ情報を取得した場合は、当該ＶＩＣＳ情報に基づく速度情報（Ｕ１，Ｕ２）を第一の中間データベース１２ａに蓄積させる。
図６では、ｔ１からｔ２０までのタイムスロットからなり、１タイムスロットはＶＩＣＳ情報の更新周期と同じであり、例えば５分である。プローブ情報処理部１８によってタイムスロット毎に取得された速度情報が、当該タイムスロットでの速度情報（実測値）となる。なお、１タイムスロットに同じ道路リンクで複数の速度情報が取得された場合は、その平均値が当該１タイムスロットの速度情報となる。図６では、道路リンクＬｉの速度情報をＶｉ（ｉ＝１〜１０）として示している。

続いて、推定部１１は、図５のステップＳ１で作成された第一の中間データベース１２ａの内容に基づいて、速度情報を取得できなかった道路リンク（推定対象道路リンク）についての速度情報を推定するための処理を行う（図５のステップＳ２）。なお、この推定するための処理には、ステップＳ２−１〜ステップＳ２−４が含まれている。この推定するための処理については、後に説明する。
そして、推定対象道路リンクの推定した速度情報を、推定データベース１３（図２参照）にセットし、推定データベース１３を更新する（ステップＳ３）。
前記ステップＳ２により、ステップＳ１で速度情報が取得できなかった推定対象道路リンクの速度情報（推定値）も得られる。以上より、推定データベース１３は、実測値と推定値とが混在したものとなる。

以上のステップＳ１〜ステップＳ３の処理は、１タイムスロット経過毎に繰り返し実行される。なお、図６の第一の中間データベース１２ａでは、新しい１タイムスロットでの速度情報が取得されると当該速度情報を次々に追加するようにして更新してもよいが、新しい１タイムスロットでの速度情報が取得されると、この新しい速度情報を追加する代わりに、最も古い１タイムスロットで速度情報を削除して更新してもよい。

［３．２ 推定するための処理の具体例（その１：第一の実施形態）］
図５のステップＳ１から再度説明すると、取得部２１（図２参照）のプローブ情報処理部１８は、タイムスロット毎に（５分毎に）管理グループＧ内にある道路リンクＬ１〜Ｌ１０の交通情報として速度情報を取得する。すなわち、あるタイムスロットにおいて、ある道路リンクに存在しているプローブ車両３の車載装置２がプローブ情報を送信し、路側通信機４が当該プローブ情報を受信し、プローブ情報処理部１８がさらに当該プローブ情報を受信した場合、当該プローブ情報処理部１８は、このプローブ情報に含まれている情報から、当該道路リンクにおける速度情報を生成する。そして、プローブ情報処理部１８は、生成して取得した各速度情報を、第一の中間データベース１２ａ（図６参照）に蓄積する。

そして、前記算出部２２（図２参照）は、プローブ情報処理部１８が取得した速度情報に基づいて、すなわち第一の中間データベース１２ａの情報に基づいて、管理グループＧ内の２つで１組の道路リンクの内の一方の道路リンクの交通情報から他方の道路リンクの交通情報を推定するための推定情報として回帰直線を求める（図５のステップＳ２−１）。
なお、本実施形態（図９）では、管理グループＧに含まれている道路リンクは１０個である。このため、この１０個の道路リンクＬ１〜Ｌ１０から、２つで１組とする道路リンクを選択すると、その組み合わせは４５通りが考えられる。

そこで、このステップＳ２−１では、前記４５通りの組み合わせ毎に、同一のタイムスロットで共に取得できた速度情報の組を抽出する。この具体例を、図６に示している第一の中間データベース１２ａを参照しながら、図７により説明する。なお、図６及び図７では、道路リンクＬｉの速度情報をＶｉ（ｉ＝１〜１０）として示している。
図７には、前記４５通りの組み合わせの内の、代表として、道路リンクＬ１とＬ２との組、道路リンクＬ１とＬ３との組、道路リンクＬ２とＬ３との組、道路リンクＬ３とＬ４との組、及び、道路リンクＬ４とＬ５との組を示している。例えば、道路リンクＬ１とＬ２との組み合わせでは、２０のタイムスロットの中から６個のデータ組が抽出され、道路リンクＬ１とＬ３との組み合わせでは、２０のタイムスロットの中から８個のデータ組が抽出される。

なお、プローブ情報は常に取得されるものではないため、図６に示しているように、一つのタイムスロットで、全ての道路リンクＬ１〜Ｌ１０の速度情報が取得できるとは限らない。このため、一つのタイムスロットで、プローブ情報から速度情報を取得できた道路リンクは、全数の１０よりも少なく、図６には空欄が存在している。

このようにして、４５通りの組み合わせ毎の速度情報についてのデータ組が抽出されると、このステップＳ２−１では、さらに、前記算出部２２（図２参照）によって、回帰直線を求める（ステップＳ２−１）。
なお、前記のとおり、１０個の道路リンクＬ１〜Ｌ１０から、２つで１組とする道路リンクを選択すると、その組み合わせは４５通りであり、この場合、４５通りの前記回帰直線を求めることが考えられるが、例えば、２つ道路リンクＬ１，Ｌ２の内の一方の道路リンクＬ１の交通情報から他方の道路リンクＬ２の交通情報を推定するために用いられる回帰直線と、これとは反対に、他方の道路リンクＬ２の交通情報から一方の道路リンクＬ１の交通情報を推定するために用いられる回帰直線とは、異なる。このため、回帰直線を求めるための道路リンクの組み合わせは全部で９０（４５×２）通りとなり、９０通りの組み合わせ毎の回帰直線を求める必要がある。

前記回帰直線は、組み合わせ毎に抽出された前記データ組（例えば、図７において、道路リンクＬ１と道路リンクＬ２との組み合わせの場合、実測値である６個のデータ組）に基づいて、最小自乗法により次のようにして求められる。

道路リンクＬａと道路リンクＬｂとの組み合わせについて、図１０により説明する。図１０（Ａ）において、道路リンクＬａの速度情報（実測値）をｘ［ｋｍ／ｈ］とし、道路リンクＬｂの速度情報（実測値）をｙ［ｋｍ／ｈ］とする。速度情報（ｘ_i、ｙ_i）として、第一の中間データベース１２ａからデータ組として（ｘ₁、ｙ_i）、（ｘ₂、ｙ₂）、（ｘ₃、ｙ₃）のｎ＝３個のデータが抽出できたとする。
この場合、分散Ｓ_x ²は、図１０（Ｂ）の式（１）により表され、共分散Ｓ_xy ²は、式（２）により表される。

そして、道路リンクＬａの速度情報ｘ［ｋｍ／ｈ］から、道路リンクＬｂの速度情報ｙ［ｋｍ／ｈ］を求める場合の回帰直線Ｙは、図１１（Ａ）の式（３）によって表される。
一方、道路リンクＬｂの速度情報ｙ［ｋｍ／ｈ］から、道路リンクＬａの速度情報ｘ［ｋｍ／ｈ］を求める場合の回帰直線Ｘは、図１１（Ｂ）の式（４）によって表される。
なお、この場合の相関係数ｒ_xyは、図１１（Ａ）の式（５）及び図１１（Ｂ）の式（６）によって表される。
以上の算出部２２の処理により、管理グループＧ内の道路リンク間の回帰直線Ｙ及び回帰直線Ｘが求められ（９０通り）、これら回帰直線Ｙ，Ｘの情報（回帰直線Ｙ，Ｘを特定する情報、例えば傾き及び切片）は、前記第二の中間データベース１２ｂ（図２参照）に蓄積される。

さらに、前記算出部２２は、９０通りの組み合わせ毎の回帰直線Ｙ，Ｘを求めると、管理グループＧ内の２つで１組の道路リンクそれぞれの速度情報同士についての相関として前記回帰直線Ｙ，Ｘの寄与度（寄与率又は決定係数ともいう）についても、組み合わせ毎に求める（図５のステップＳ２−２）。
前記回帰直線Ｙの寄与度Ｒ²は、図１１（Ａ）の式（７）によって表され、前記回帰直線Ｘの寄与度Ｒ²は、図１１（Ｂ）の式（８）によって表される。寄与度は、一般的に、（目的変数の予測値の分散）／（目標変数の実測値の分散）の式によって求められる。

以上の算出部２２による演算が、９０通りの全組み合わせについて実行され、求められた寄与度は、前記回帰直線Ｙ，Ｘの情報（図８では図示せず）と共に、図８に示しているように第二の中間データベース１２ｂに蓄積される。なお、図８では、この寄与度Ｒ²に関する行列の他に、後に説明するが、ＶＩＣＳ情報から得られた道路リンクの速度情報（Ｕ１，Ｕ２）についての回帰直線の寄与度についても、蓄積されている場合を示している。

そして、前記選定部２３（図２参照）は、前記相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定する。すなわち、選定部２３は、この第二の中間データベース１２ｂを参照して、回帰直線の寄与度が所定レベル（閾値α）に達している道路リンクを、管理グループＧの中から選定グループとして選定する処理を行う（図５のステップＳ２−３）。

具体的に説明すると、前記閾値αは交通情報推定装置１に設定されている値であり、例えば０．８とする。そして、推定部１１が推定対象道路リンクの速度情報を推定するために、例えば、交通情報推定装置１において、前記関連道路リンクとして道路リンクＬ２と道路リンクＬ８との速度情報（プローブ情報）が実測値として取得されたとすると、選定部２３は、速度情報を取得できた前記道路リンク（関連道路リンク）Ｌ２との関係において、すなわち図８の道路リンクＬ２の速度情報を意味するＶ２行で、寄与度が閾値α＝０．８以上となっている道路リンクＬ１，Ｌ３，Ｌ４を、道路リンクＬ２を含めて第一の選定グループｇ１として選定する。すなわち、第一の選定グループｇ１は、道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４となる。
さらに、選定部２３は、速度情報を取得できた前記道路リンク（関連道路リンク）Ｌ８との関係において、すなわち図８の道路リンクＬ８の速度情報を意味するＶ８行で、寄与度が閾値α＝０．８以上となっている道路リンクＬ９を、道路リンクＬ８を含めて第二の選定グループｇ２として選定する。

そして、前記関連道路リンクとして道路リンクＬ２の速度情報Ｖ２が実測値として取得されていることから、推定部１１は、当該道路リンクＬ２を含む前記第一の選定グループｇ１内の残りとなる道路リンクＬ１，Ｌ３，Ｌ４（推定対象道路リンク）の速度情報Ｖ１，Ｖ３，Ｖ４を、道路リンクＬ２の速度情報Ｖ２と道路リンクＬ１，Ｌ３，Ｌ４の速度情報Ｖ１，Ｖ３，Ｖ４とに関する各回帰直線に基づいて推定する。
また、前記関連道路リンクとして道路リンクＬ８の速度情報Ｖ８が実測値として取得されていることから、推定部１１は、当該道路リンクＬ８を含む前記第二の選定グループｇ２内の残りとなる道路リンクＬ９（推定対象道路リンク）の速度情報Ｖ９を、道路リンクＬ８の速度情報Ｖ８と道路リンクＬ９の速度情報Ｖ９とに関する各回帰直線に基づいて推定する（ステップＳ２−４）。
なお、前記各回帰直線は、前記ステップＳ２−１で求められており、その情報は寄与度と共に（当該寄与度と対応付けられて）前記第二の中間データベース１２ｂに蓄積されている。

以上のように、前記選定部２３は、関連道路リンク（Ｌ２及びＬ８）の速度情報との関係において、寄与度が所定レベルに達している（前記閾値α＝０．８以上となる）相関にある道路リンク（Ｌ１，Ｌ３，Ｌ４及びＬ９）を管理グループＧの中から選定グループ（ｇ１及びｇ２）として選定しているので、当該関連道路リンク（Ｌ２及びＬ８）の速度情報（Ｖ２及びＶ８）と、選定グループ（ｇ１及びｇ２）に含まれている道路リンク（Ｌ１，Ｌ３，Ｌ４及びＬ９）の速度情報（Ｖ１，Ｖ３，Ｖ４及びＶ９）とに関する回帰直線の寄与度は、前記所定レベル（０．８以上）に達していると言える。

したがって、前記関連道路リンク（Ｌ２及びＬ８）の速度情報（Ｖ２及びＶ８）が取得されると、推定部１１は、当該関連道路リンク（Ｌ２及びＬ８）の速度情報（Ｖ２及びＶ８）と、前記選定グループ（ｇ１及びｇ２）に含まれていて寄与度が所定レベル（０．８以上）に達している道路リンク（Ｌ１，Ｌ３，Ｌ４及びＬ９）の速度情報（Ｖ１，Ｖ３，Ｖ４及びＶ９）とについての回帰直線に基づいて、道路リンク（Ｌ１，Ｌ３，Ｌ４及びＬ９）の道路情報（Ｖ１，Ｖ３，Ｖ４及びＶ９）の推定を行うことができると共に、その推定される道路リンクの速度情報の信頼性は高い。

そして、前記取得部２１（プローブ情報処理部１８）によってプローブ情報から取得された実測値である前記関連道路リンク（Ｌ２及びＬ８）の速度情報（Ｖ２及びＶ８）と、この速度情報に基づいて推定された推定対象道路リンク（Ｌ１，Ｌ３，Ｌ４及びＬ９）の速度情報（Ｖ１，Ｖ３，Ｖ４及びＶ９）とが、推定データベース１３に新たに蓄積され、更新される（図５のステップＳ３）。なお、新たに推定されていない道路リンク（Ｌ５，Ｌ６，Ｌ７，Ｌ１０）の速度情報（Ｖ５，Ｖ６，Ｖ７，Ｖ１０）については、更新が行われなくてよい。
以上より、推定データベース１３の速度情報は、実測値と推定値とが混在したものとなるが、推定値は前記のとおり信頼性が高いため、この推定データベース１３の情報を交通情報システムに用いることで、現在の交通状態の把握や、将来の交通状態の予測が可能となり、しかもその精度を高めることが可能となる。

また、前記実施形態では、前記推定対象道路リンクの速度情報の推定には、プローブ車両より送信されたプローブ情報に基づく速度情報のみが用いられている。
すなわち、前記回帰直線は、プローブ車両３より送信されたプローブ情報から得た速度情報（プローブ交通情報）に基づいて求められている。そして、推定部１１が、推定対象道路リンクの交通情報の推定を行うために、取得された前記関連道路リンクの速度情報は、プローブ車両３より送信されたプローブ情報から得た速度情報（プローブ交通情報）に基づくものである。

このように、回帰直線及び寄与度を求める処理及び推定処理は、プローブ車両３より送信されたプローブ情報から得た速度情報のみによって実行されているため、道路に設置された前記路側センサ５（図１参照）が用いられて収集した定点観測情報（すなわちＶＩＣＳ情報）を取得することができない場合であっても、推定対象道路リンクの交通情報の推定が可能となっている。

しかし、図２及び図３に示している入力情報処理部１６の取得部２１は、プローブ情報処理部１８の他にＶＩＣＳ情報処理部１７も有していて、管理グループＧ内の道路リンクのいずれかに道路センサ５が設置されている場合、プローブ情報処理部１８によって、プローブ車両３より送信されたプローブ情報から得た速度情報（プローブ交通情報）が取得できる他に、ＶＩＣＳ情報処理部１７によれば、ＶＩＣＳ情報から得た速度情報（定点交通情報）も取得可能となる。なお、ＶＩＣＳ情報から得た速度情報（Ｕ１，Ｕ２）は、図６で示しているプローブ情報から得た速度情報（Ｖ１〜Ｖ１０）の場合と同様に、第一の中間データベース１２ａに蓄積させる。

そして、この場合、前記算出部２２は、この第一の中間データベース１２ａに蓄積されている前記プローブ交通情報に基づいて、前記説明と同様にして、回帰直線及び当該回帰直線の寄与度を求める処理を行い、また、前記定点交通情報に基づいて、前記説明と同様にして、回帰直線及び当該回帰直線の寄与度を求める処理を行う。そして、この寄与度を、第二の中間データベース１２ｂ（図８参照）に蓄積させる。なお、図８では、ＶＩＣＳ情報から得た道路リンクの速度情報についての寄与度は、Ｕ１行とＵ２行とに表されている。

そして、この場合、推定部１１は、プローブ交通情報による相関と、定点交通情報による相関とを比較して、相関が高い方（相関が強い方）の回帰直線に基づいて推定を行う。すなわち、プローブ交通情報による寄与度と、定点交通情報による寄与度とを比較して、高い方の寄与度を有する回帰直線に基づいて推定処理が行われる。
具体的に説明すると、第一の地点に設置された路側センサ５から、ＶＩＣＳ情報が取得されると、ＶＩＣＳ情報処理部１７によって当該ＶＩＣＳ情報から定点交通情報が得られる。そして、この定点交通情報に基づいて対応道路リンクと、各道路リンクとの回帰直線及びその寄与度が求められる。

そして、この寄与度を示しているＵ１行において、寄与度が前記閾値α（０．８）以上である道路リンクの速度情報は、道路リンクＬ１の速度情報Ｖ１である。そこで、前記第一の地点の路側センサ５によって定点交通情報が取得されると、推定部１１は、当該定点交通情報と前記回帰直線とに基づいて、道路リンクＬ１の速度情報Ｖ１を推定可能となる。

しかし、この場合の寄与度は０．９２である。これに対し、既に説明したように、道路リンクＬ２の速度情報（プローブ情報）が実測値として取得された場合では、当該道路リンクＬ２との関係において、道路リンクＬ１の速度情報Ｖ１を推定するための回帰直線の寄与度は０．９８である。
そこで、推定部１１は、高い方の寄与度を有する回帰直線に基づいて、道路リンクＬ１の速度情報Ｖ１を推定する処理を行う。すなわち、プローブ情報から得た速度情報と、当該プローブ情報から得た回帰直線とに基づいて推定処理を行い、ＶＩＣＳ情報に基づいて推定処理は行わない。

一方、第二の地点に設置された路側センサ５から、ＶＩＣＳ情報が取得されると、ＶＩＣＳ情報処理部１７によって当該ＶＩＣＳ情報から定点交通情報が得られる。そして、この定点交通情報に基づいて対応道路リンクと、各道路リンクとの回帰直線及びその寄与度が求められる。
そして、この寄与度を示しているＵ２行において、寄与度が前記閾値α（０．８）以上である道路リンクの速度情報は、道路リンクＬ４の速度情報Ｖ４である。そこで、前記第二の地点の路側センサ５によって定点交通情報が取得されると、推定部１１は、当該定点交通情報と前記回帰直線とに基づいて、道路リンクＬ４の速度情報Ｖ４を推定可能となる。

この場合の寄与度は、０．９１である。これに対し、既に説明したように、道路リンクＬ２の速度情報（プローブ情報）が実測値として取得された場合では、当該道路リンクＬ２との関係において、道路リンクＬ４の速度情報Ｖ４を推定するための回帰直線の寄与度は０．８６である。
したがって、推定部１１は、高い方の寄与度を有する回帰直線に基づいて、道路リンクＬ４の速度情報Ｖ４を推定する処理を行う。すなわち、ＶＩＣＳ情報からえた速度情報と、当該ＶＩＣＳ情報から得た回帰直線とに基づいて推定処理を行い、プローブ情報に基づいて推定処理は行わない。

このように、プローブ情報から得た速度情報（プローブ交通情報）の他に、ＶＩＣＳ情報から得た速度情報（定点交通情報）を取得できた場合、推定部１１は、プローブ交通情報による寄与度と定点交通情報による寄与度とを比較して、寄与度が高い方の回帰直線に基づいて推定処理を行う。このため、推定される道路情報の信頼性をより一層高くすることができる。

以上より、前記閾値αが０．８に設定されている場合、管理グループＧ内にある道路リンクの数は１０個であるのに対し、推定部１１によって推定することができた道路リンクは、Ｌ１，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ９の４個である。また、プローブ情報（実測値）が得られた関連道路リンクは２個である。したがって、管理グループＧに存在している全ての道路リンクＬ１〜Ｌ１０の内の、実測と推定とによって速度情報が求められた道路リンクの総数ｎは６個（ｎ＝６）であり、全体（Ｎ＝１０）の６０％となる。この６０％の値（ｎ／Ｎ）はカバー率Ｆと呼ぶ。

前記カバー率Ｆと選定グループの数Ｋとの比Ｆ／Ｋは、推定部１１によって速度情報が推定される推定対象道路リンクの数に関する指標として用いることができる。カバー率Ｆが大きくても、選定グループの数Ｋが多いと、比Ｆ／Ｋは小さくなり、この場合では、前記カバー率Ｆを達成するために必要となる関連道路リンクの速度情報の数が、多くなることを意味している。逆に、選定グループの数Ｋが少ないと、比Ｆ／Ｋは大きくなり、この場合では、前記カバー率Ｆを達成するために必要となる関連道路リンクの速度情報の数は、少なくて済むということを意味している。
すなわち、比Ｆ／Ｋは、推定グループの数Ｋと同数の速度情報（プローブ情報）が実測値として道路リンクから取得された場合、前記カバー率Ｆを達成することができる確率を意味している。
前記の場合、カバー率Ｆは６０％（０．６）であり、選定グループ数Ｋは２であるため、前記確率を意味する比Ｆ／Ｋは０．３となる。この比Ｆ／Ｋが高い程、効率よく道路リンクの速度情報の推定が可能となると言える。

そこで、本発明の交通情報推定装置１では、推定部１１によって速度情報が推定される推定対象道路リンクの数に関する指標としての前記確率（比Ｆ／Ｋ）に応じて、前記調整部２４（図２参照）が、前記閾値αを調整することができる。すなわち、調整部２４は、前記確率が、交通情報推定装置１に設定されている判定値と比較して、小さい場合、当該調整部２４は、前記閾値αを小さくするように変更する。また、比較の結果大きい場合、調整部２４は、前記閾値αを大きくするように変更してもよい。なお、この具体例は、後に説明する。
また、調整部２４によって、指標としての前記確率（比Ｆ／Ｋ）に応じて閾値αを低下させる場合の他に、指標を選定グループの数Ｋとして、当該数Ｋが判定値以下となるまで閾値αを低下させてもよく、又は、指標を前記カバー率Ｆとして、当該カバー率Ｆが判定値以下となるまで閾値αを低下させてもよい。

［３．３ 推定するための処理の具体例（その２）］
交通情報推定装置１による推定処理の他の形態（第二の実施形態）を説明する。この第二の実施形態においても、交通情報推定装置１の構成は前記第一の実施形態と同じであるが、この形態では、第二の中間データベース１２ｂの作成方法が少し異なる。図１２は、第二の中間データベース１２ｂの説明図である。第二の実施形態では、この第二の中間データベース１２ｂを生成するために、図１３に示している元の寄与度行列情報１２ｃを生成する。図１２、図１３において、異なる道路リンクに対する「−」はプローブ情報が同時に取得されなかったことを示す。

先ず、前記取得部２１（図２参照）により、第一の中間データベース１２ａへ速度情報を蓄積させる。そして、前記算出部２２（図２参照）は、この第一の中間データベース１２ａの情報に基づいて、管理グループＧ内の２つで１組の道路リンクそれぞれの速度情報同士の回帰直線及び寄与度（元の寄与度）を、９０通りの組み合わせ毎に求める。これらの方法は、前記第一の実施形態と同じである。この結果が、図１３に示している元の寄与度行列情報となる。

そして、この第二の実施形態では、算出部２２は転置行列の平均を求める。例えば、Ｖ５行−Ｖ１列にある寄与度（０．３３）と、Ｖ１行−Ｖ５列にある寄与度（０．２３）との平均を求める〔（０．３３＋０．２２）／２＝０．２８〕。この平均値（０．２８）が、道路リンクＬ１と道路リンクＬ５との回帰直線の真の寄与度となり、残りの各組み合わせについても同様に求める。この結果（真の寄与度）を、第二の中間データベース１２ｂに蓄積させる（図１２参照）。
なお、この第二の中間データベース１２ｂには、前記第一の実施形態と同様に、二つの道路リンクの組み合わせ毎の回帰直線についての情報も蓄積されている。

そして、前記選定部２３（図２参照）は、相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定する。すなわち、第二の中間データベース１２ｂを参照して、前記寄与度が閾値α以上となる回帰直線を有する関係にある道路リンクを、管理グループＧの中から選定グループとして選定する処理を行う。

前記閾値αは交通情報推定装置１に設定されている値であり、例えば０．９９とする。この場合、図１２によれば、寄与度が０．９９以上となる組み合わせは、道路リンクＬ１の速度情報Ｖ１と道路リンクＬ２の速度情報Ｖ２との組み合わせ、及び、道路リンクＬ２速度情報Ｖ２と道路リンクＬ３の速度情報Ｖ３との組み合わせである。
そこで、寄与度が閾値α（０．９９）に達している回帰直線を有する関係にある道路リンクは、Ｌ１とＬ２との組み合わせと、Ｌ２とＬ３との組み合わせとなり、これら道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３を、選定グループとして選定する。なお、このグループ化の処理については、寄与度が閾値αに達している回帰直線を有する関係にある２つの道路リンク（Ｌ１とＬ２）の内の少なくとも一方（Ｌ２）との関係において、寄与度が閾値αに達している回帰直線を有する道路リンク（Ｌ３）も、同じグループとして選定される。
すなわち、道路リンクＬ１，Ｖ２，Ｖ３間では、速度情報の相関が強いため（寄与度が０．９９以上であるため）一つの選定グループｇ１として、選定部２３は選定する。

この場合、前記選定グループｇ１には、道路リンクＬ１，Ｖ２，Ｖ３が含まれていて、この内の、関連道路リンクとして選定グループｇ１の内の一つである道路リンクＬ１の速度情報（プローブ情報）が実測値Ｖ１として取得されると、当該速度情報Ｖ１と、前記選定グループｇ１に含まれている残りの道路リンクＬ２，Ｌ３の速度情報Ｖ２，Ｖ３との、各回帰直線に基づいて、推定対象道路リンクの道路情報として、道路リンクＬ２，Ｌ３の速度情報Ｖ２，Ｖ３の推定を行う。

このように前記閾値αが０．９９に設定されている場合、管理グループＧ内にある道路リンクの数は１０個であるのに対し、推定部１１によって推定することができた道路リンクは、Ｌ２，Ｌ３の２個である。また、プローブ情報（実測値）が得られた関連道路リンクは１個である。したがって、管理グループＧに存在している全ての道路リンクＬ１〜Ｌ１０の内の、実測と推定とによって速度情報が求められた道路リンクの総数ｎは３個（ｎ＝３）であり、カバー率Ｆ（＝ｎ／Ｎ）は３０％となる。

また、前記のとおり、前記カバー率Ｆと選定グループの数Ｋとの比Ｆ／Ｋは、推定部１１によって速度情報が推定される推定対象道路リンクの数に関する指標であって、推定グループの数Ｋと同数の速度情報（プローブ情報）が実測値として道路リンクから取得された場合、前記カバー率Ｆを達成することができる確率を意味している。
前記の場合、カバー率Ｆは３０％（０．３）であり、選定グループ数Ｋは１であるため、前記確率を意味する比Ｆ／Ｋは０．３となる。この比Ｆ／Ｋが高い程、効率よく道路リンクの速度情報の推定が可能となると言える。

そこで、前記調整部２４（図２参照）は、前記指標として用いた確率（比Ｆ／Ｋ）に応じて、前記閾値αを調整する。
具体的には、調整部２４は、前記確率（比Ｆ／Ｋ）と、交通情報推定装置１に設定されている比較値とを比較して、前記比Ｆ／Ｋが小さい場合は、調整部２４は、前記閾値αを小さくするように変更する。また、比較の結果大きい場合は、調整部２４は、前記閾値αを大きくするように変更する。

そこで、調整部２４は、比Ｆ／Ｋが小さいと判定した場合、前記閾値αを０．９９から０．８に小さくするように調整する。この場合、図１２によれば、寄与度が０．８以上となる組み合わせは、道路リンクＬ１の速度情報Ｖ１と道路リンクＬ２の速度情報Ｖ２との組み合わせ、道路リンクＬ１の速度情報Ｖ１と道路リンクＬ３の速度情報Ｖ３との組み合わせ、道路リンクＬ２の速度情報Ｖ２と道路リンクＬ３の速度情報Ｖ３との組み合わせ、道路リンクＬ２の速度情報Ｖ２と道路リンクＬ４の速度情報Ｖ４との組み合わせ、及び、道路リンクＬ３の速度情報Ｖ３と道路リンクＬ４の速度情報Ｖ４との組み合わせであり、これら前記道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４を、第一の選定グループｇ１として選定部２３は選定する。これら道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４間では、いずれか２つの組み合わせで速度情報同士の相関が強いため（回帰直線の寄与度が０．８以上であるため）、一つの選定グループｇ１内にあると言える。

また、図１２によれば、寄与度が０．８以上となる組み合わせは、道路リンクＬ５の速度情報Ｖ５と道路リンクＬ６の速度情報Ｖ６との組み合わせ、及び、道路リンクＬ６の速度情報Ｖ６と道路リンクＬ７の速度情報Ｖ７との組み合わせがあり、これら前記道路リンクＬ５，Ｌ６，Ｌ７を、第二の選定グループｇ２として選定部２３は選定する。
さらに、図１２によれば、寄与度が０．８以上となる他の組み合わせは、道路リンクＬ８の速度情報Ｖ８と道路リンクＬ９の速度情報Ｖ９との組み合わせ、及び、道路リンクＬ９の速度情報Ｖ９と道路リンクＬ１０の速度情報Ｖ１０との組み合わせがあり、これら前記道路リンクＬ８，Ｌ９，Ｌ１０を、第三の選定グループｇ３として選定部２３は選定する。

この場合、前記第一の選定グループｇ１には、道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４が含まれていて、この内の、関連道路リンクの速度情報として第一の選定グループｇ１の内の一つである道路リンクＬ１の速度情報Ｖ１（プローブ情報）が実測値として取得されると、当該速度情報Ｖ１と、前記第一の選定グループｇ１に含まれている残りの道路リンクＬ２，Ｌ３，Ｌ４の速度情報Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４との、各回帰直線に基づいて、推定対象道路リンクの道路情報として、道路リンクＬ２，Ｌ３，Ｌ４の速度情報Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４の推定を行う。
同様にして、第二の選定グループｇ２において、例えば、道路リンクＬ５の速度情報Ｖ５が実測値として取得されると、道路リンクＬ６，Ｌ７の速度情報Ｖ６，Ｖ７の推定を行う。
さらに同様に、第三の選定グループｇ３において、例えば、道路リンクＬ８の速度情報Ｖ８が実測値として取得されると、道路リンクＬ９，Ｌ１０の速度情報Ｖ９，Ｖ１０の推定を行う。

このように前記閾値αを０．８に調整した場合、推定部１１によって推定することができた道路リンクは、Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ６，Ｌ７，Ｌ９，Ｌ１０の７個である。また、プローブ情報（実測値）が得られた関連道路リンクは３個である。したがって、管理グループＧに存在している全ての道路リンクＬ１〜Ｌ１０の内の、実測と推定とによって速度情報が求められた道路リンクの総数ｎは１０個（ｎ＝１０）であり、カバー率Ｆ（＝ｎ／Ｎ）は１００％となる。

この場合、前記カバー率Ｆと選定グループの数Ｋとの比Ｆ／Ｋは、カバー率Ｆが１００％（１．０）であり、選定グループ数Ｋが３であるため、比Ｆ／Ｋは０．３３となる。この比（Ｆ／Ｋ）は、閾値αが０．９９であった場合（０．３）よりも高くなっている。

このように、調整部２４によって前記閾値αを低下させる調整を行うことにより、前記確率（推定グループの数Ｋと同数の速度情報（プローブ情報）が実測値として道路リンクから推定グループそれぞれにおいて一つずつ取得された場合、カバー率Ｆを達成することができる確率）を高めることができる。この結果、道路情報の推定を効率よく行うことが可能となる。
また、カバー率Ｆについて見ると、寄与度の閾値αを低くすると、速度情報同士の相関の強さが多少低下するが、推定グループの数が多いことから、速度情報（プローブ情報）を取得することができる機会が少なくても、比較的多くの道路リンクの速度情報を推定することができる。反対に、寄与度の閾値αが高くなると、推定グループの数が減るが、速度情報同士の相関が強くなることから、推定される速度情報の信頼性は高い。
したがって、速度情報（プローブ情報）を取得することができる機会が多い管理グループでは、寄与度の閾値αを高めに設定するのが好ましく、速度情報（プローブ情報））を取得することができる機会が少ない管理グループでは、寄与度の閾値αを低く設定するのが好ましく、速度情報（プローブ情報）の取得可能数の状況に応じて管理グループ毎に閾値αを設定及び調整すればよい。

また、この第二の実施形態においても、前記第一の実施形態と同様に、推定部１１は、前記プローブ交通情報による相関と、定点交通情報による相関とを比較して、相関が高い方の回帰直線に基づいて推定処理を行ってもよい。

なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

例えば、推定対象道路リンクの速度情報を推定するために用いられる道路リンク（関連道路リンク）は、推定対象道路リンクに接続されているものに限らず、推定対象道路リンクとは離れているが、速度情報の時間的変化の仕方に関連性があるような道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと並行する道路リンク）であってもよい。

さらに、本実施形態では、関連道路リンクの速度情報として、時間的に同一のタイムスロット（時間帯）にある速度情報だけを用いたが、異なる時間帯の速度情報を用いてもよい。例えば、推定対象道路リンクから遠く離れた道路リンクの場合、その道路リンクにおける交通状況が、推定対象道路リンクに反映されまでには時間遅れがある。そこで、遠く離れた道路リンクの場合、例えば、１時間前の速度情報を推定に用いることで、より適切な推定が行える。

さらに、本実施形態の交通情報推定装置１の推定部１１が推定の対象とする交通情報は、速度情報に限らず、これに加えて／代えて、渋滞情報等他の交通情報とすることもできる。また、前記推定情報は回帰直線（線形回帰）以外であってもよく、他の関数（曲線）であってもよい。また、前記相関は回帰直線の寄与度以外の指標であってもよい。

１：交通情報推定装置、 １１：推定部、 ２１：取得部、 ２２：算出部、 ２３：選定部、 ２４：調整部、 Ｌ１〜Ｌ１０：道路リンク

Claims (5)

1. 道路リンクの交通情報に基づいて、他の道路リンクの交通情報を推定する推定部を備えた交通情報推定装置であって、
   複数の道路リンクの交通情報を取得する取得部と、
   前記取得部が取得した前記交通情報に基づいて、一つの道路リンクの交通情報から他の道路リンクの交通情報を推定するための推定情報、及び、前記道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関を求める算出部と、
   前記相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定する選定部と、
   を備え、
   前記取得部は、前記交通情報として、プローブ車両より送信されたプローブ情報から得たプローブ交通情報の他に、道路に設置された路側センサが用いられて収集した定点観測情報から得た定点交通情報を取得可能であり、
   前記算出部は、前記プローブ交通情報及び前記定点交通情報それぞれに基づいて前記推定情報と前記相関とを求め、
   前記推定部は、道路リンクの交通情報が取得されると、当該道路リンクを含む前記選定グループ内にある他の道路リンクの交通情報を、前記プローブ交通情報による前記相関と前記定点交通情報による前記相関とを比較して相関が高い方の推定情報に基づいて、推定することを特徴とする交通情報推定装置。
2. 道路リンクの交通情報に基づいて、他の道路リンクの交通情報を推定する推定部を備えた交通情報推定装置であって、
   複数の道路リンクの交通情報を取得する取得部と、
   前記取得部が取得した前記交通情報に基づいて、一つの道路リンクの交通情報から他の道路リンクの交通情報を推定するための推定情報、及び、前記道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関を求める算出部と、
   前記相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定する選定部と、
   前記推定部によって交通情報が推定される他の道路リンクの数に関する指標に応じて、前記所定レベルを調整する調整部と、
   を備え、
   前記推定部は、道路リンクの交通情報が取得されると、当該道路リンクを含む前記選定グループ内にある他の道路リンクの交通情報を、前記推定情報に基づいて推定することを特徴とする交通情報推定装置。
3. 前記推定情報は、プローブ車両より送信され前記取得部が取得したプローブ情報に基づいて求められ、
   前記推定部が他の道路リンクの交通情報の推定を行うために、取得される道路リンクの道路情報は、プローブ車両より送信されたプローブ情報に基づくものである請求項２に記載の交通情報推定装置。
4. コンピュータを、請求項１〜３のいずれか一項に記載の交通情報推定装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
5. 道路リンクの交通情報に基づいて、他の道路リンクの交通情報を推定する交通情報推定方法であって、
   複数の道路リンクの交通情報を取得する取得ステップと、
   取得した前記交通情報に基づいて、一つの道路リンクの交通情報から他の道路リンクの交通情報を推定するための推定情報、及び、前記道路リンクそれぞれの交通情報同士の相関を求める算出ステップと、
   前記相関が所定レベル以上認められる道路リンクを選定グループとして選定する選定ステップと、
   道路リンクの交通情報が取得されると、当該道路リンクを含む前記選定グループ内にある他の道路リンクの交通情報を、前記推定情報に基づいて推定する推定ステップと、
   を含み、
   前記取得ステップでは、前記交通情報として、プローブ車両より送信されたプローブ情報から得たプローブ交通情報の他に、道路に設置された路側センサが用いられて収集した定点観測情報から得た定点交通情報を取得可能であり、
   前記算出ステップでは、前記プローブ交通情報及び前記定点交通情報それぞれに基づいて前記推定情報と前記相関とを求め、
   前記推定ステップでは、前記プローブ交通情報による前記相関と前記定点交通情報による前記相関とを比較して、相関が高い方の推定情報に基づいて前記推定を行う
   ことを特徴とする交通情報推定方法。

Images